扩展 LLM 驱动的多代理系统：设计原则和架构可扩展性分析

基于 LLM 的多智能体系统有潜力实现集体智慧，并通过协调专业智能体的集合来扩展解决高度复杂的任务。然而，尽管具有理论潜力，建筑设计空间在很大程度上仍然是非系统化的，并且缺乏广泛确立的设计原则。此外，迄今为止，此类系统的可扩展性特征仅被部分了解。本文做出了两个贡献。我们首先从对先前工作的结构化分析中提炼出可扩展 MAS 架构的四个设计原则：简单性、弹性反馈、具有可选循环的顺序工作流程以及基于摘要的通信。我们在参考架构中实施这些原则，其拓扑被形式化为受约束的有向工作流图，并且我们使用两个不同功能的 LLM 在基于终端的系统工程任务的标准化基准上评估复杂性不断增加的四种配置。我们的研究结果表明，扩展可以带来可测量的精度改进，且成本增长近似线性，但前提是基础 LLM 超过最小能力阈值。性能在中等复杂度时达到峰值，然后由于超时和评估限制而降低。此外，持久一致性问题成为所有扩展级别的核心挑战。这些结果为从业者提供了具体的设计指导，并强调一致性和评估标准化作为未来研究的关键目标。