Multi-Agent System (MAS)
多個 Agent 互相討論,比一個通常效果更好
What are AI agents?
AI Agent (智慧代理)
透過自主設計與調整本身的工作流程,能夠自主運行,並代替系統、人來執行特定任務
What is a multiagent system?
採用分散式運作:讓多個 AI 代理各自負責不同部分,根據需要進行溝通與協調
- AI Agent:單個 AI 代理自主執行任務。
- MAS:多個 AI 代理協同合作或競爭,共同完成更大規模的目標。
What Are AI Agents? | IBM
What is a Multiagent System? | IBM
Multi-Agent System. Multi-Agent systems are LLM… | by A B Vijay Kumar | Medium
Multi-agent architectures

多代理系統的連接方式:
- Network
- 所有 Agent 本身互相通信,可以自行決定下個呼叫的 Agent
- Supervisor
- 有一個中央監督者負責管理,由單一個 Agent 決定下個呼叫的 Agent
- Hierarchical
- 多層監督者管理代理,允許更複雜的控制流程
Decision-making Thought
- LLM 代理在提示 (prompts) 的引導下,能夠將複雜任務拆解為小目標 (subgoals) 【Khot et al., 2023】
- 以系統性方式思考每個部分,並可能探索多種解決路徑【Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models | OpenReview】
- 從過去經驗中學習,提升決策能力【Shinn et al., 2023】

代理分析 (Agent Profiling)
代理 (agents) 由 特徵 (traits)、行為 (actions)、技能 (skills) 定義,代理在不同環境中扮演不同角色,代理分析方法 (Agent Profiling Methods):
- 預定義 (Pre-defined):代理配置檔由系統設計人員明確定義。
- 模型生成 (Model-Generated):使用 LLM 生成代理配置檔。
- 數據導出 (Data-Derived):根據現有數據集構建代理配置檔。
代理溝通 (Agents Communication)
LLM-MA 系統的溝通是 集體智慧 (collective intelligence) 為基礎
- 溝通範式 (Communication Paradigms):代理之間的互動方式。
- 溝通結構 (Communication Structure):多代理系統內部的溝通組織架構。
- 溝通內容 (Communication Content):代理交換的訊息類型。
溝通範式 (Communication Paradigms)
- 合作型 (Cooperative):
- 代理共同朝向相同目標,透過訊息交換來強化整體解決方案。
- 辯論型 (Debate):
- 代理透過論辯互動,提出、捍衛自身觀點,並批判他人觀點,以獲得更精煉的解決方案。
- 適用於需達成共識或更精確答案的情境。
- 競爭型 (Competitive):
- 代理追求各自的目標,這些目標可能與其他代理的目標發生衝突。
溝通結構 (Communication Structure)
- 分層溝通 (Layered Communication):
- 代理按 階層結構 組織,每層代理有不同角色,僅與同層或相鄰層溝通。
- 例如 DyLAN (Dynamic LLM-Agent Network)【Liu et al., 2023】使用 多層前饋網路 來組織代理,支援推理時的動態選擇與提前停止機制,提升合作效率。
- 去中心化溝通 (Decentralized Communication):
- 代理間 點對點 (peer-to-peer) 直接溝通,常用於世界模擬應用 (world simulation)。
- 中心化溝通 (Centralized Communication):
- 由中央代理 (central agent) 或中央節點群組 統籌溝通,其他代理主要透過中央節點交流。
- 共享訊息池 (Shared Message Pool):
- MetaGPT [Hong et al., 2023] 提出的方法,維護一個共享訊息池,讓代理發佈和訂閱相關訊息,提升溝通效率。
[2402.01680] Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges
自我反思 (self-reflection) 方法 讓模型透過自我產生的回饋來改善答案,但存在 思維退化 (Degeneration-of-Thought, DoT) 問題,即當模型對自身答案過於自信時,即便最初答案錯誤,也難以修正。
- 多個代理 (agents) 以 「以牙還牙」(tit for tat) 方式進行論證
- 一個裁判 (judge) 負責管理辯論過程,最終得出答案
兩個數據集上驗證了 MAD 方法的有效性:
- 常識機器翻譯 (commonsense machine translation)
- 反直覺算術推理 (counter-intuitive arithmetic reasoning)

Encouraging Divergent Thinking in Large Language Models through Multi-Agent Debate - ACL Anthology
溝通策略
代理分析 (Agent Profiling)
Encouraging Divergent Thinking in Large Language Models through Multi-Agent Debate - ACL Anthology