Optima：提升通信效率与任务管理的创新训练框架

Optima是一款由清华大学研发的先进框架，旨在优化基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）。通过一个迭代的生成、排名、选择和训练过程，Optima显著提升了通信效率与任务执行效果。此框架在任务性能、令牌使用效率和通信可读性之间取得了良好平衡，探索了多种强化学习算法，并结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）技术生成高质量的训练数据。Optima在多智能体任务中表现优异，超越了单一智能体基线及传统MAS，性能提升可达2.8倍，同时减少了令牌的使用量，为高效推理计算及优化推理时间扩展法则带来了新的可能性。

Optima是什么

Optima是清华大学推出的一种创新框架，专门用于优化基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）。它依赖于迭代的生成、排名、选择和训练过程，显著提升了任务的完成效率和通信的有效性。通过平衡任务表现、令牌效率和通信的可读性，Optima深入探索了多种强化学习算法，并整合了蒙特卡洛树搜索技术，旨在生成高质量的训练数据。在多智能体任务中，Optima的表现远超单智能体基线及传统的MAS架构，实现了高达2.8倍的性能提升，并有效减少了令牌的使用。其提升的效率为更高效的推理计算和优化的推理时间扩展法则提供了新的机遇。

Optima的主要功能

• 提升通信效率：优化多智能体系统中的通信，减少完成任务所需的令牌数量，从而提高整体通信效率。
• 增强任务性能：通过迭代训练和奖励函数的合理设计，提高智能体在复杂任务中的表现，适用于信息不对称问答和复杂推理任务。
• 支持可扩展性：确保多智能体系统在处理更大规模和复杂任务时依然高效，从而提升系统的可扩展性。
• 改进推理时间扩展法则：减少令牌使用，为在低计算成本下实现更优性能提供可能性。

Optima的技术原理

• 迭代训练过程：采用生成、排名、选择和训练的迭代模式，逐步优化智能体的行为表现。
• 奖励函数设计：通过设计合理的奖励函数，平衡任务性能、令牌效率与通信可读性，指导智能体在保持通信效率的同时完成任务。
• 多种强化学习算法：探索多种强化学习算法，包括监督式微调、直接偏好优化及混合方法，以优化智能体的行为。
• 蒙特卡洛树搜索技术：结合MCTS启发式方法，将对话过程视为树节点，探索多样化的交互路径，以生成高质量的DPO训练数据。
• 多目标优化：针对多个目标进行优化，提升任务性能的同时关注通信效率和输出的可解释性。

Optima的项目地址

• 项目官网：chenweize1998.github.io/optima-project-page
• GitHub仓库：https://github.com/thunlp/Optima
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.08115

Optima的应用场景

• 信息不对称问答：在问答系统中，当问题的答案需要整合多个信息来源时，Optima优化智能体间的沟通，从而提升答案的准确性与响应速度。
• 复杂推理任务：对于需要多步推理的问题（如法律案例分析和科学问题解答），Optima帮助智能体更有效地协作，得出准确的结论。
• 软件开发：在软件开发过程中，Optima协调不同功能模块的开发，通过智能体间的有效沟通优化开发流程，提升代码质量。
• 决策支持系统：在商业决策或政策制定中，Optima帮助多个决策者或智能体共享信息、讨论方案，从而达成共识。
• 多智能体游戏：在需要多个玩家或智能体协作的游戏中，Optima优化玩家间的沟通策略，提高团队合作效率。

常见问题

• Optima的主要优势是什么？Optima通过优化通信和任务执行效率，显著提升多智能体系统的整体表现，适用于复杂的任务场景。
• 如何开始使用Optima？用户可以访问Optima的官网或GitHub仓库，获取详细的使用说明和示例。
• Optima适用于哪些行业？Optima的应用广泛，涵盖了问答系统、软件开发、决策支持等多个领域。