A Scalable Communication Protocol for Networks of Large Language Models

沟通是协作的前提。在扩展由AI驱动的代理网络时，通信必须是多功能、高效和可移植的。我们称之为代理通信三难题，这些要求在大型代理网络中很难实现。我们介绍了Agora，这是一个元协议，利用现有的通信标准使LLM驱动的代理能够高效地解决复杂问题。在Agora中，代理通常使用标准化的例程进行频繁通信，使用自然语言进行罕见通信，并在两者之间使用LLM编写的例程。Agora避开了代理通信三难题，并能够强大地处理接口和成员的变化，实现了前所未有的可扩展性，完全去中心化，并且人类的介入最小化。在大型Agora网络中，我们观察到自组织、完全自动化的协议的出现，可以在没有人类干预的情况下实现复杂目标。

如何在大规模AI代理网络中实现多样化、高效性和可移植性的通信？

引入Agora元协议，利用现有的通信标准，使LLM驱动的代理能够高效地解决复杂问题。在Agora中，代理通常使用标准化例程进行频繁通信，使用自然语言进行罕见通信，使用LLM编写例程进行中等频率通信。

Agora可以规避代理通信三难题，并处理接口和成员变化，实现无人干预的完全去中心化和最小化人类参与的可扩展性。在大型Agora网络中，观察到自组织、完全自动化的协议的出现。

近期的相关研究包括：《Multi-Agent Reinforcement Learning: A Selective Overview of Theories and Algorithms》、《A Survey of Multi-Agent Reinforcement Learning》等。