تشهد أنظمة الوكلاء المتعددة (Multi-Agent Systems - MAS) نقلة نوعية بفعل التطورات الحديثة في نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models). historically، كانت هذه الأنظمة تعتمد أساسًا على تحديد الأدوار والجداول الزمنية وحركة البيانات، بينما كانت عملية الاتصال بين الوكلاء تتم بشكل غير منظم باستخدام لغة طبيعية مفتوحة.

لكن هذا النوع من التواصل قد يؤدي إلى زيادة سريعة في استخدام الرموز (tokens)، مما يستهلك مساحة السياق المشتركة ويؤثر في النهاية على أداء النظام وتكاليف الاستدلال (inference costs). بعد تحليل خمس استراتيجيات شائعة للتواصل بين الوكلاء عبر نوعيين من أنظمة MAS، تبين أنه لا استراتيجية ثابتة تكون مثالية بشكل عالمي.

تظل الرسائل الفعالة بين الوكلاء تلك التي تحافظ باستمرار على المعلومات المحورية المتعلقة بالإجراءات التي يحتاجها الوكلاء المتنزلون بعد ذلك. استناداً إلى هذه النتائج، قمنا بتطوير بروتوكول جديد يُعرف باسم PACT (Protocolized Action-state Communication and Transmission).

هذا البروتوكول يعيد صياغة عملية التواصل بين الوكلاء كمسألة تحديث حالة عامة، ويقوم بترجمة مخرجات الوكلاء الأولية إلى سجلات مضغوطة من حالة الإجراءات قبل الدخول إلى التاريخ المشترك.

كان لهذه التقنية آثار إيجابية عبر أنواع مختلفة من أنظمة MAS، حيث حسنت PACT باستمرار من توازن الأداء والتكلفة، محققة أداءً مهامًا مشابهًا أو أقوى مع استخدام عدد أقل من الرموز.

على سبيل المثال، عززت PACT معدل الحسم في OpenHands بنسبة -10% من الرموز لكل حالة محلولة، وكانت محايدة في تطبيق SWE-agent مع خفض عدد الرموز المدخلة إلى النصف.

يمكنكم الوصول إلى النموذج البرمجي الخاص بنا بشكل عام من خلال الرابط: [https://github.com/iNLP-Lab/PACT].

إذا كنتم مهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات الحديثة، ففكروا في كيفية تأثير هذه الابتكارات على مختلف المجالات. ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.