自演化多智能体系统的拓扑一致性

复杂任务本质上耦合了工作流结构、Agent职责、协作和内存访问：任务区域界定职责和工具范围，跨区域依赖性导致切换，所有权边界界定私有和选择性共享内存。现有方法可以联合优化Agent和通信结构，但这种优化本身并不需要责任、切换和内存边界来与任务依赖性保持一致。我们将此要求称为拓扑相干性。我们介绍 TOCOMAS，一个拓扑一致的多智能体系统。 TOCOMAS 在工具接口中建立任务图，将兼容的任务节点组织到可重用的责任域中，并导出依赖引起的和配置文件条件的协作以及边界调节的内存可见性。在在线自我进化过程中，TOCOMAS 提出了对Agent、协作和记忆策略的耦合更改，只为后续任务保留满足结构约束并提高评估奖励的候选者。在 BBEH、WorkBench、SWE-Bench-Verified 和 CoMemBench 中，TOCOMAS 提高了跨主干基线的任务成功率。 CoMemBench 还显示了在验证进度​​、切换和内存隔离方面优于自演基线的优势。