HyLaT：通过混合潜在文本协议进行高效的多代理通信

通信协议设计是基于 大语言模型 的多代理系统的核心挑战。现有的单通道方法面临着固有的通信三难：基于文本的方法可解释但冗长，而潜在空间方法高效但不透明并且仅限于单向工作流程。受多通道通信理论的启发，我们提出了 HyLaT，这是一种混合潜在文本通信协议，它通过潜在通道传输复杂的认知信号以提高效率，同时用自然语言表达简洁的关键信号以保持可解释性和精度。我们引入了一个结合单智能体混合生成学习和多智能体交互式协同训练的两阶段训练框架，使智能体能够在多轮交互中生成和解释混合消息。实验表明，HyLaT 显着减少了通信开销，同时保持了有竞争力的任务性能，在不同的设置中具有很强的泛化性和鲁棒性。