Jusheng Zhang Yijia Fan Kaitong Cai Xiaofei Sun Keze Wang

Abstract

Diese Arbeit stellt OSC (Orchestrating Cognitive Synergy) vor, einen wissensbasierten adaptiven Kooperationsrahmen, der darauf abzielt, die kognitive Synergie in Multi-Agenten-Systemen mit großen Sprachmodellen zu verbessern. Während vorangegangene Arbeiten Fortschritte bei der Agentenauswahl und der Ergebnisaggregation erzielt haben, bleibt die effiziente sprachliche Interaktion für eine tiefe Zusammenarbeit zwischen Expertenagenten weiterhin eine entscheidende Herausforderung. OSC schließt diese Lücke als zentraler Zwischenschicht zwischen Auswahl und Aggregation und führt sogenannte Collaborator Knowledge Models (CKM) ein, die es jedem Agenten ermöglichen, dynamisch die kognitiven Zustände seiner Kooperationspartner wahrzunehmen. Durch eine Echtzeit-Analyse kognitiver Lücken passen die Agenten ihre Kommunikationsverhalten adaptiv an – einschließlich Fokus der Inhalte, Detailgenauigkeit und Ausdrucksstil – mithilfe gelernter Strategien an. Experimente an anspruchsvollen Reasoning- und Problemlösungsbenchmarks zeigen, dass OSC die Aufgabenleistung und die Kommunikationseffizienz erheblich steigert und „parallele Einzelpersonen“ in ein „tief kooperatives kognitives Team“ transformiert. Dieser Rahmen optimiert nicht nur die Kooperation in Multi-Agenten-Systemen, sondern bietet zudem neue Einblicke in die Interaktionsverhaltensweisen von LLM-Agenten.