面向自适应、可扩展和鲁棒的LLM代理协调：一种动态自组网视角

基于大语言模型（LLMs）的多代理架构通过精心设计的合作展现了实现群体智能的潜力。然而，手动协调的负担促使自动化代理工作流设计成为迫切需求。本文将代理协调问题视为动态自组网中的经典问题：如何在可扩展数量的代理主机之间建立自适应且可靠的通信？为此，我们提出RAPS，一种基于声誉的发布-订阅范式，用于实现LLM代理的自适应、可扩展和鲁棒协调。RAPS基于分布式发布-订阅协议，使代理能够根据声明的意图而非预定义拓扑交换消息。此外，RAPS还引入了两个协同覆盖层：(i) 反应式订阅，使代理能够动态优化其意图；(ii) 贝叶斯声誉，为每个代理提供本地监控机制以检测和隔离恶意节点。在五个基准上的广泛实验表明，我们的设计有效统一了多代理协调框架中的自适应性、可扩展性和鲁棒性。