Introduzione del Framework Graph-of-Agents per la Collaborazione Multi-Agente tra LLM

Un nuovo framework denominato Graph-of-Agents (GoA) è stato introdotto per superare le sfide nei sistemi di collaborazione multi-agente tra LLM. Questo metodo inizia con il campionamento dei nodi, concentrandosi sugli agenti più pertinenti attraverso le schede modello che delineano la specializzazione e il dominio di ciascun modello. Le connessioni, o archi, vengono formate tra questi agenti selezionati valutando le loro risposte per stabilire una classifica di rilevanza. Successivamente, avviene il passaggio diretto dei messaggi, consentendo agli agenti altamente rilevanti di comunicare con quelli considerati meno rilevanti, migliorando così le risposte. GoA mira a far progredire le tecniche di coordinamento come Mixture-of-Agents (MoA), che spesso incontrano difficoltà nella selezione degli agenti, nella comunicazione intra-agente e nell'integrazione delle risposte. La crescente varietà di LLM e benchmark intensifica la necessità di un'orchestrazione efficace dei modelli. Questa ricerca è stata pubblicata su arXiv con l'identificatore 2604.17148v1.