智能体该说什么？面向高效多智能体的动作-状态通信

基于大型语言模型构建的多代理系统 (MAS) 通常围绕角色、管道和轮班时间表进行组织，而代理之间传递的内容通常保留为不受约束的自然语言。然而，这种自由形式的通信会迅速增加词元的使用，消耗共享上下文窗口，并最终影响系统性能和推理成本。我们分析了两种 MAS 拓扑中的五种常见的代理间通信策略，发现没有固定的策略是普遍最佳的。相反，有效的代理间消息始终保留下游代理所需的以操作为中心的信息。在此基础上，我们提出了 PACT（协议化动作状态通信和传输），它将代理间通信视为公共状态更新问题，并在每个原始代理输出进入共享历史之前将其投影到紧凑的动作状态记录中。在不同的 MAS 拓扑中，PACT 始终如一地改善性能与成本的权衡，以更少的词元实现可比较或更强的任务性能。收益延伸到生产编码工具：PACT 将 OpenHands 的解析率提升为每次解析的 -10% 词元，并且在 SWE 代理上保持解析中立，同时将输入词元减半。我们的代码可在 https://github.com/iNLP-Lab/PACT 上公开获取。