تشهد فرق النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Models - LLMs) انتشارًا متزايدًا في مختلف المجالات، ومع ذلك، فإن الطرق الحالية للتنسيق غالبًا ما تقع بين خيارين متطرفين. طرق التنسيق ذات الهيكلية العالية تعتمد على أدوار ثابتة أو خطوات عمل محددة مسبقًا، بينما الفرق غير المنظمة تمامًا توفر مرونة عالية لكنها تعاني من مشكلات في الكفاءة مثل تزايد الأخطاء، وصراعات بين الوكلاء، وهدر الموارد.

في هذا الإطار، نقدم 'فرق الوكلاء اللغويين لتطور المهام' (Language Agent Teams for Task Evolution - LATTE)، وهو نموذج مبتكر يستلهم من أنظمة موزعة حيث يتعين على المعالجات العمل تحت ظروف من المراقبة الجزئية وقيود التواصل. يعمل LATTE على تمكين فريق من الوكلاء لبناء وصيانة رسم بياني للتنسيق يتطور باستمرار، يتضمن تبعيات المهام الفرعية، وتعيينات الوكلاء، وحالة تقدم المهام.

هذا البروتوكول يمنح الوكلاء القدرة على تخصيص العمل بشكل ديناميكي، وتكيف التنسيق، واكتشاف مهام جديدة، مما يحقق توازنًا بين التنفيذ الفعال والحفاظ على الاتساق.

عبر مجموعة متنوعة من المهام التعاونية ونماذج أساسية مختلفة، أثبتنا كيف أن LATTE يقلل من استخدام الرموز، ووقت التنفيذ، والتواصل، وفشل التنسيق، مثل صراعات الملفات والإخراجات المكررة، مع تحسين أو تجاوز دقة التصميمات القياسية بما في ذلك MetaGPT، والفرق اللامركزية، وهياكل القيادة الهرمية.