多智能体交互记忆

摘要

具有多样能力的LLM智能体在多样任务上的去中心化部署——激发了跨异构智能体群体的知识共享基础设施需求。正如搜索引擎索引人类生成的工件以支持人类问题求解——检索系统可以组织智能体生成的工件以供跨智能体群体复用。我们把检索增强生成——它展示了人类撰写工件对单个智能体的价值——扩展为支持智能体群体的智能体生成工件检索。特别地——智能体轨迹编码可复用的过程性知识——但这些工件通常在单次使用后即被丢弃——或仅由生产它的智能体保留——迫使新实例化的智能体反复重新发现既有解。我们提出多智能体交互记忆（MATM）——智能体生成轨迹的群体级存储与检索框架——生产者智能体把轨迹贡献到共享仓库——消费者智能体检索它们以改进任务执行。我们聚焦交互式环境（ALFWorld与WebArena）——其中轨迹长且编码特别丰富的过程性结构。实验表明从MATM检索轨迹改进下游任务性能并减少交互步数——无需协调或联合训练。这些结果把MATM定位为开放智能体生态中群体级经验共享的设计模式。