多智能体的魔法就得这么玩

要说啥？

 多智能体能干啥

嘿，你们知道吗？现在的大语言模型那可真是火得一塌糊涂，像 GPT、LLaMA 和 Gemini 这些家伙，在自然语言处理的舞台上那是大放异彩！它们能写出超有创意的文章，像个聪明的小作家；还能进行逻辑推理，就像个智慧的小侦探；做决策的时候也不含糊，仿佛是个果断的小领导呢！但是哦，它们也有自己的小烦恼，比如说有时候会产生幻觉，给出一些让人摸不着头脑的答案，就像在说梦话一样。还有那个自回归的小特性，让它们在思考问题的时候有点慢半拍，以及缩放定律也时不时地给它们使点小绊子。

别担心，为了帮它们克服这些困难，智能体人工智能闪亮登场啦！它把大语言模型当作超级聪明的“大脑”，再给它们配上外部工具和规划这个“百宝袋”，瞬间就让基于大语言模型的智能体变得神通广大啦！它们不仅能麻溜地行动起来解决复杂问题，还能欢快地和外部环境互动学习呢！更厉害的是，研究者们脑洞大开，让多个这样的智能体一起携手合作，这就完美地融入了多智能体系统（MASs）和协作人工智能的大家庭啦！

这些基于大语言模型的多智能体协作系统在各个领域都展现出了惊人的实力哦！在知识的海洋里，它们就像一群勤劳的小蜜蜂，能把分布式的智能体当作知识的小仓库，把各种知识存得稳稳当当的，还能互相分享，完全不用担心单个系统会被知识的重量压垮，是不是超厉害？在长期规划的旅程中，智能体们分工明确，就像一支默契十足的探险队，持续地解决问题，一路向前冲！而且它们还特别擅长整合多个模型的专业知识，就像一个超级英雄团队，每个成员都有自己的超能力，组合在一起就能应对各种各样的问题，比单个模型厉害太多啦！处理复杂任务的时候，各个智能体就像在一场精彩的交响乐演奏中，各司其职，让交互效率蹭蹭蹭地往上涨！所以呀，深入研究它们的协作机制，绝对能让这些系统变得更强大，成为我们生活中的得力小助手哦！

我们做了啥

以前也有一些关于这方面的研究啦，但都有点小遗憾，不太全面。有的只是轻轻地碰了碰多智能体协作的边缘，有的则是只盯着单智能体系统或者某个特定的应用领域，就像在一个大花园里只看到了一朵小花。

咱这篇论文可就不一样啦，那是相当的厉害！我们重点关注基于大语言模型的智能体在多智能体协作系统中的协作基础哦。我们的贡献就像一个装满宝藏的箱子，里面的宝贝可多啦！首先，我们像一群勤劳的小矿工，把协作类型、策略、通信结构和协调架构这些关键要素挖了个底朝天，找到了让协作更有效的神奇秘诀哦！然后呢，我们打造了一个超酷炫的框架，就像一个万能的魔法盒子，把多智能体系统的各种特点都整合在一起啦，这可给研究者们提供了一把超级好用的钥匙，能轻松地设计和开发多智能体协作系统哦！我们还像一群好奇的探险家，考察了这些系统在不同领域的实际应用，总结了它们的优点和小缺点，给后续的研究留下了宝贵的地图和经验呢！最后，我们还像一群敏锐的小侦探，发现了发展过程中的关键挑战，比如集体推理和决策这些让人头疼的难题，并像聪明的向导一样指出了未来可能的研究方向，是不是超棒呀！

 你必须知道的

 多智能体（AI）系统

多智能体系统（MAS）就像是一个超级有趣的智能小镇哦！在这个小镇里，住着好多好多聪明的智能体小伙伴，它们都有着自己的超能力，比如学习、规划、推理和决策这些厉害的本领呢！它们生活在一个叫做环境的大空间里，这个环境可丰富啦，可能是真实的工厂，里面有各种忙碌的机器；也可能是热闹的道路，车水马龙的；还可能是神秘的电力电网，充满了能量的流动哦。当然啦，也有可能是虚拟的空间，就像一个梦幻的数字世界。

这些智能体小伙伴之间可友好啦，它们通过标准的通信语言愉快地交流着，有时候一起合作完成一件大事，就像小伙伴们一起搭建积木城堡；有时候互相协调，让事情变得更顺利，就像在一场接力赛中完美交接；有时候还会像小商人一样谈判呢！它们的组织方式也特别灵活多样哦，有的是像学校里的班级一样，有层级分明的控制结构，上级智能体就像老师一样管理和协调着下级智能体；还有的是根据情况自发组织起来的，就像一群小伙伴在操场上自由地玩耍，根据游戏的变化随时调整自己的角色和行动，是不是很有趣呢？

MAS 的优点那可真是数都数不过来哦！它超级灵活，就像一个会变形的超级英雄，可以根据环境的变化随意增加、减少或修改智能体小伙伴，所以不管遇到多复杂的问题，它都能轻松应对，就像一个万能的问题解决小能手！而且它特别可靠，就算有几个智能体小伙伴不小心“生病”或者“迷路”了，其他的小伙伴依然能继续工作，整个小镇还是能正常运转，不会受到太大的影响，是不是很让人安心呢？它还有着神奇的自组织能力哦，能根据任务的需求自动分工、做出明智的决策和巧妙地解决冲突，就像一个有着默契的大家庭！在一些紧急的情况，比如灾难救援和交通优化这些关键时刻，它能迅速做出反应，不需要人类一直盯着，就像一个自动运行的守护天使，默默地守护着我们的生活呢！

 大语言模型

大语言模型（LLMs）可是自然语言处理和人工智能领域的超级明星哦！它们就像一座巨大的知识宝库，是基于超厉害的 Transformer 架构建造起来的，在海量的文本数据海洋里畅游训练，拥有着超级多的参数，就像无数颗闪闪发光的宝石。

这些模型还有着神奇的“魔法”哦，当它们的参数达到一定程度的时候，就会突然出现一些让人惊叹的能力，比如类比推理和零样本学习，就像在魔法世界里突然学会了新的魔法咒语一样！比如说，当遇到一个全新的问题时，它们能像聪明的魔法师一样，利用在大量文本中积累的知识和奇妙的模式，进行类比和推理，尝试着给出合理的解决方案，而不需要专门针对这个问题进行长时间的训练，是不是超级厉害呢？

但是哦，它们也有自己的小烦恼啦。现实世界的知识就像一阵风，不停地在变化，可它们有时候却有点跟不上节奏，就像穿着厚重盔甲的骑士在快速奔跑。所以研究者们一直在努力寻找办法，想让它们能和最新的知识“手牵手”，一起前进。而且呀，它们的发展还带来了一些让人头疼的地缘政治和伦理问题哦。比如说，它们训练需要消耗大量的计算资源，这就像一个超级大胃王，需要吃很多很多的“能量食物”，这在全球范围内引发了资源分配和竞争的讨论。还有哦，它们可能会被一些坏心眼的人利用，用来生成虚假信息或者侵犯别人的隐私，这就像一把双刃剑，所以我们得好好地规范它们的使用，给它们戴上一个安全的“小帽子”呢！在多智能体协作系统里，虽然大语言模型是智能体的“聪明大脑”，但也得解决好多好多的问题哦，比如怎么让智能体小伙伴之间愉快地交流，怎么避免错误信息像小病毒一样传播，还有怎么高效地做出决策，这些都是不小的挑战呢，就像一道道需要跨越的小山峰！

协作式人工智能

协作人工智能就像是一场超级欢乐的智能派对哦！它的目标就是让智能体和其他智能体或者人类愉快地合作，一起创造美好的事物。它的发展就像一棵茁壮成长的大树，是因为人工智能这棵大树越来越枝繁叶茂，我们需要智能体之间更加紧密地协作，而且大家惊喜地发现，合作能让效率像火箭一样飞速提高哦！

它涉及的领域可多啦，就像一个大大的拼图，包括多智能体系统、人机交互、博弈论和自然语言处理等等，这些领域就像拼图的每一块，通过巧妙地整合它们的技术，就能创造出很多超级有用的应用，就像拼出了一幅美丽的画卷。在协作人工智能这个大派对里，协作机制就像不同的舞蹈风格，有合作、竞争和合作竞争这些形式哦。

大语言模型的出现就像给这个派对带来了新的音乐和灯光，给多智能体协作带来了全新的机会哦！比如说，让智能体之间的交流变得更加顺畅和丰富，就像给它们装上了一个高级的翻译器。但是呢，也带来了一些新的问题，就像派对上突然出现的小插曲，比如怎么让它们更好地协作，就像要让不同性格的舞者跳出完美的舞蹈一样，这可是研究者们正在努力攻克的难题哦，相信他们一定能找到解决办法，让这个派对更加精彩！

 啥是多智能体协作？

 你可以这么理解

 问题定义

每个协作通道都有自己独特的魔法属性哦，这些属性是由参与的智能体、协作类型、结构和策略等因素共同决定的呢！协作类型就像不同的魔法流派，有合作、竞争和合作竞争这些哦。合作就像一个温暖的魔法大家庭，大家一起努力，共同施展强大的魔法；竞争就像一场激烈的魔法竞赛，每个智能体都想展示自己最厉害的魔法；合作竞争就像一场魔法联盟赛，既有合作又有竞争，是不是很有趣呢？协作结构就像不同的魔法城堡布局，有集中式、去中心化和层次式等，不同的布局有不同的优缺点哦。协作策略就像不同的魔法修炼方法，有基于规则、角色或模型的，每种策略都有自己的独特之处呢！这些不同的组合就像不同的魔法配方，形成了各种各样的协作通道，满足不同的魔法任务需求哦！

 咋实现？

 简单说下

接下来，我们就要像勇敢的探险家一样，深入研究基于大语言模型的多智能体协作系统这个神秘的宝藏啦！重点关注协作通道的关键特性，这里面可是藏着无数的秘密和惊喜哦，包括协作类型、策略、通信结构和协调机制等等，准备好和我们一起挖掘这些宝藏了吗？

 协作类型

合作（Cooperation）：当智能体们选择合作的时候，它们就像一群亲密无间的小伙伴，组成了一个超级团结的魔法团队哦！它们会把自己的小目标和集体的大目标完美对齐，就像把拼图碎片准确地拼在一起，然后一起努力完成魔法任务。但是哦，也有一些小麻烦，比如交流太多可能会像魔法能量消耗过快一样增加计算成本，协调起来也不是一件容易的事情，如果有智能体不小心“掉链子”，可能会影响整个魔法团队的表现哦！

竞争（Competition）：当智能体们进入竞争模式的时候，它们就像在魔法竞技场上的勇士，优先考虑自己的目标哦！智能体们在充满挑战的游戏里竞争，这能激发它们的潜力，提高自己的推理和解决问题的能力，就像勇士在战斗中变得更强大一样！竞争能像一阵魔法风一样激发创新，但也需要有像魔法裁判一样的机制来解决冲突，不然可能会乱了套哦！

合作竞争（Coopetition）：这种协作类型超级特别哦，就像一场既有合作又有竞争的魔法冒险之旅！在谈判场景中，智能体们会像精明的商人一样权衡利益，达成互利的协议，就像在魔法市场上讨价还价一样！混合专家（MoE）框架也是合作竞争的一种，多个专家模型就像不同的魔法大师，竞争着为最终输出贡献自己的力量，是不是很有趣呢？

不同协作类型的协调：在实际的魔法应用中，常常需要把不同的协作类型巧妙地结合起来哦。

 协作策略

基于规则的协议（Rule-based Protocols）：智能体们按照预先设定的规则交流，就像在玩一场有严格规则的魔法游戏哦！在[151]中，智能体模仿人类的协作方式，比如像在魔法议会里进行辩论和投票，高效地完成协作，是不是很有趣呢？在[162]中，动态规则协议能根据情况像一个聪明的魔法调整师一样优化通信和协调，很厉害吧！基于规则的策略在一些有明确步骤的任务中，就像在魔法迷宫里按照固定路线行走一样有效，比如寻求共识和导航，但如果遇到意外情况，就像突然出现的魔法陷阱，可能就不太灵活了哦！

基于角色的协议（Role-based Protocols）：智能体们根据自己的角色分工协作，就像在一个魔法剧团里，每个演员都有自己的角色和任务哦！在 AgentVerse[24]和 MetaGPT[56]中，通过给智能体分配角色，提高了系统的效率和模块化程度，让整个系统像一个运转良好的魔法机器！比如有的智能体负责收集魔法材料，有的负责炼制魔法药水，每个角色都至关重要。但如果角色没分配好，就像演员演错了角色，可能会出现问题哦，所以要很小心呢！

基于模型的协议（Model-based Protocols）：智能体们根据输入、环境和目标进行概率决策，就像在一个充满不确定性的魔法森林里，根据各种神秘的线索做出判断哦！通过心理理论（ToM）推断和概率图模型（PGM）等方法，能让决策更灵活，在动态环境中表现超棒，就像拥有了能看穿迷雾的魔法眼镜！但这种策略设计起来有点复杂，计算成本也比较高，就像打造一件极其珍贵的魔法神器哦！

 通信结构

集中式结构（Centralized Structure）：所有智能体都和中央智能体连接，中央智能体就像一个魔法指挥官，负责管理和协调哦！联邦学习（FL）就是一种集中式的 MAS，它能把多个智能体的学习成果聚合起来，优化全局模型，就像把大家的魔法力量集中起来一样！还有 LLM-Blender 和 AgentCoord 等工具，也利用集中式结构让智能体们更好地交流和协作哦，就像搭建了一个魔法通讯塔，让信息快速传递。

去中心化和分布式结构（Decentralized and Distributed Structure）：控制和决策分散在多个智能体之间，智能体们可以直接交流，就像一个自由的魔法社区哦！在 MedAgent、MetaGPT和 MARG 等系统中，这种结构让智能体们更自主，提高了系统的可扩展性，但也带来了一些小问题，比如通信开销大，就像魔法信件在社区里飞来飞去太多了，资源分配不太好处理哦，就像魔法资源在社区里分布不均。

层次式结构（Hierarchical Structure）：智能体们像在一个魔法城堡里一样，按层次组织，有不同的功能和权限哦！在 AgentVerse 和 DyLAN 等框架中，通过层次式结构能更好地分配任务和协作，提高资源利用效率，但也会让系统变得有点复杂，延迟可能会增加哦，就像在城堡里传递消息需要经过很多层，速度会慢一些。

 协调与编排

静态架构（Static Architecture）：依靠领域知识和预先设定的规则建立协作通道，就像在搭建一座有蓝图的魔法城堡哦！在[23]中，通过顺序连接智能体解决复杂问题，就像接力赛一样，一个接一个地完成任务，每个智能体都在自己的环节发挥关键作用！在 MapCoder 和 MACRec 等框架中，预定义的协作通道能优化特定领域的任务流程，让工作更高效，就像给魔法工具设置了专门的使用路径。

动态架构（Dynamic Architecture）：这种架构很灵活，能根据环境和任务的变化随时调整哦！就像一个会变形的魔法生物，能适应各种情况！Solo Performance Prompting（SPP）根据输入动态识别角色，在[61]中，基于图的编排机制能动态构建任务依赖关系，让系统的响应速度和可扩展性大大提高，就像给系统装上了一对能快速飞行和随意变大变小的魔法翅膀！

 总结与经验教训

基于大语言模型的多智能体协作系统虽然已经取得了不少进步，但前方还有很长的路要走哦！要建立良好的协作通道，让智能体们顺畅交流，就像修建一条条平坦的魔法道路；整合领域知识，让系统更聪明，就像给系统注入强大的魔法智慧；动态分配角色和选择合适的协作策略，提高系统性能，就像给智能体们穿上合适的魔法装备。同时，也要考虑系统的可扩展性、伦理和安全问题，不能让智能体们“闯祸”哦，就像给系统设置坚固的魔法防护盾！

 能干啥？

 5G/6G 和工业 5.0

在 5G/6G 无线网络中，有很多厉害的框架哦！LLM-SC、LaMoSC 和 LAM-MSC 等能提升语义通信性能，就像给网络装上了超级魔法加速器，让信息飞速传递！GMAC 和 MSADM 等可以优化数据传输和网络管理，让网络运行得更顺畅，就像有魔法小精灵在网络里清理障碍！在工业 5.0 领域，基于大语言模型的物联网系统，比如[137]、[111]和[112]等，能让智能家居、交通和工业生产变得更智能，就像给它们施加了智能魔法，但这些应用都很“贪吃”，需要很多计算资源哦，就像魔法巨龙需要大量的魔法宝石来维持能量。

问答/自然语言生成

OpenAI 的 Swarm、Microsoft 的 Magentic-One、IBM 的 Bee Agent 和 LangChain 等框架，让问答和自然语言生成变得更厉害啦！它们就像一群超级魔法助手，帮助我们更好地获取信息和表达想法哦！还有 Agent-as-a-Judge 和 Benchmark Self-Evolving 等新的评估框架，能更准确地评价智能体的回答，就像一个严格的魔法裁判！Orca-AgentInstruct 通过多智能体协作生成高质量的合成数据，给大语言模型提供了更多的“食物”，让它们变得更强大，就像给魔法宝盒装满了珍贵的魔法材料哦！

社会和文化领域

在社会科学研究中，基于大语言模型的智能体可以模拟人类行为和社会互动哦，就像在演一场精彩的魔法情景剧！在[89]中，智能体扮演办公室员工等角色进行讨论，很有趣吧！在社会应用方面，智能体可以代替人类参与实验、生成自然语言数据和增强模拟的真实性，就像一个贴心的魔法小助手！在文化应用中，CulturePark[73]和 Mango[94]等框架能促进跨文化理解和文化知识提取，但大语言模型在模拟人类社会和文化行为时还不太完美，需要一些标准来衡量哦，就像给魔法表演制定评分规则。

还有哪些问题？

 迈向群体智慧的道路

要实现人工集体智慧可不容易哦，就像攀登一座高耸入云的山峰！有好多挑战呢！比如统一治理，要设计好协调和规划机制，就像制定完善的法律；共享决策，要找到更好的方法让智能体们一起做决定，就像组织一场公平的投票；优化智能体，解决它们的固有问题，就像治疗伤病；考虑可扩展性和资源管理，不能让系统“堵车”，就像保持交通的顺畅；还要发现意外泛化，让智能体们拥有更强大的创造力，这都需要我们不断地探索和努力哦！

 综合评估与基准测试

评估基于大语言模型的 MAS 就像给魔法生物进行体检，需要更全面的标准哦！包括系统性能、协作效率和情境适应性等方面。目前的评估就像用简单的尺子测量复杂的魔法物品，存在场景狭窄、缺乏标准化协议和动态性不足等问题。所以我们要建立统一、全面和动态的基准测试框架，就像打造一个万能的魔法测量仪，这样才能准确地评估这些系统的能力哦！

 伦理风险与安全

哎呀，LLMs 有时候会像调皮的小恶魔一样产生幻觉信息，这在 MAS 中可能会像病毒一样传播和放大哦！这背后有两个小“捣蛋鬼”，一个是 LLM 过度自信问题，另一个是智能体之间的误解。而且 LLMs 还容易受到攻击，就像魔法城堡容易被邪恶的魔法师攻打一样，这让 MAS 成为了诱人的攻击目标。所以我们要像勇敢的魔法卫士一样，确保智能体的安全和可靠运行，制定伦理准则，给系统穿上坚固的魔法铠甲哦！

 结论

好啦，宝子们，今天我们一起在多智能体协作机制与大语言模型的奇妙世界里畅游了一番，是不是感觉超有趣呢？虽然还有很多挑战，但我们相信随着科技的不断进步，这些问题都会慢慢被解决哦！未来，这些技术一定会给我们的生活带来更多的惊喜和便利，让我们一起期待吧！

论文地址：​​https://arxiv.org/pdf/2501.06322​​

 Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

原文链接：

https://www.yuque.com/u21774036/qnmlr1/kz4kg2ayf8i7b5i0?singleDoc# 《多智能体的魔法就得这么玩》

本文转载自​​AIGC前沿技术追踪​​，作者：喜欢学习的小仙女