多智能体协作中的思维沟通

于红博

摘要: 自然语言长期以来一直促进着人类的合作，但其丢失、模糊和间接的特性限制了集体智慧的潜力。虽然机器不受这些限制，但大多数基于LLM的多智能体系统仍然仅依赖自然语言，交换令牌或它们的嵌入。为了超越语言，我们引入了一种新的范式，思想交流，使智能体能够直接心灵交流，类似于心灵感应。为了以一种原则性的方式揭示这些潜在的思想，我们将这一过程形式化为一个通用的潜在变量模型，其中智能体状态是由潜在思想的未知功能生成的。我们证明，在没有辅助信息的非参数设置下，任何一对智能体之间的共享和私有潜在思想都可以被识别出来。此外，思想分享的全局结构，包括哪些智能体分享哪些思想以及这些关系如何结构化，也可以在理论上得到恢复。在已建立的理论指导下，我们开发了一个框架，可以在通信之前从所有智能体中提取潜在思想，并为每个智能体分配相关的思想，以及它们的分享模式。这一范式自然地扩展到所有形式，因为大多数观测数据都来自隐藏的生成过程。在合成和真实世界基准测试上的实验证实了理论，并展示了思想交流的协作优势。我们希望这项工作能够揭示利用隐藏世界的潜力，因为许多挑战仍无法仅通过表面观察解决，无论计算或数据规模如何。

更新时间: 2025-10-23 16:48:02

领域: cs.LG,cs.AI,cs.MA

下载: http://arxiv.org/abs/2510.20733v1