«Когда агенты перестают говорить»: как LatentMAS предлагает новый язык общения ИИ-агентов
Мультиагентные системы на базе LLM почти всегда строятся вокруг текстовой коммуникации. Агенты объясняют друг другу планы, уточняют шаги, формируют выводы — всё это через генерацию токенов. Такой подход кажется естественным, но он порождает фундаментальные проблемы: текст генерируется медленно, ошибки формулировок на ранних этапах распространяются вниз по цепочке, а количество токенов растёт лавинообразно.Исследователи из Принстона, Стенфорда и Иллинойса предлагают другой путь:
MAESTRO — новый фреймворк для построения мультиагентных систем и цифровых ассистентов на основе LLM
Привет, Хабр! За последний год стало ясно, что использование нескольких LLM в агентном режиме приносит существенно больше пользы, чем простая сумма их компьюта по отдельности. Гибкость, распределение ролей и активное взаимодействие моделей позволяет достичь значительных успехов в самых различных задачах, включая создание полезных цифровых ассистентов.
