AgentPrune

AgentPrune – 同济联合港中文等机构推出的多智能体通信优化框架

AgentPrune是一种创新的通信优化框架，专为大型语言模型（LLM）驱动的多智能体系统设计，由同济大学和香港中文大学等研究机构联合开发。通过采用“剪枝”技术，AgentPrune有效剔除了冗余和潜在有害的通信内容，从而降低了通信成本并提升了系统性能。

AgentPrune是什么

AgentPrune是一个高效的多智能体通信优化框架，旨在处理大型语言模型（LLM）驱动的系统。该框架通过“剪枝”技术，去除多余和有害的通信内容，从而降低通信成本并提升整体系统性能。AgentPrune将多智能体系统建模为时空图，利用低秩稀疏图掩码来优化通信连接，经过一次性剪枝生成高效的通信拓扑。在多个基准测试中，AgentPrune以仅5.6%的成本实现了与传统方法相当的性能，并可无缝集成至现有多智能体框架，如AutoGen和GPTSwarm，实现28.1%至72.8%的Token减少。

AgentPrune的主要功能

• 通信冗余识别与剪枝：AgentPrune首次定义并识别LLM多智能体系统中的通信冗余，通过一次性剪枝技术有效剔除不必要的通信内容。
• 时空图建模与优化：将多智能体系统建模为时空图，包含空间边（同一轮对话中的通信）和时间边（跨轮对话中的通信），通过参数化图掩码进行优化。
• 低秩稀疏图掩码应用：利用低秩稀疏图掩码，使通信结构更加稀疏，减少冗余和噪声，并增强对网络攻击的抵抗力。
• 成本与性能优化：在多个基准测试中，AgentPrune以更低的成本（仅需$5.6），达到与现有最先进拓扑相当的效果，并能无缝集成到现有多智能体框架中，实现28.1%到72.8%的Token减少。
• 对抗攻击防御：AgentPrune能够有效防御两种类型的智能体对抗攻击，带来3.5%至10.8%的性能提升。

AgentPrune的技术原理

• 时空图建模：AgentPrune将多智能体系统的通信结构建模为时空图，节点代表智能体，边表示通信连接，分为空间边和时间边。
• 参数化图掩码：通过参数化图掩码优化通信连接，图掩码的目标是反映通信连接的重要性，使用策略梯度方法最大化系统效用并最小化通信冗余。
• 一次性剪枝：在训练初期，AgentPrune对图掩码进行有限次优化，然后通过一次性剪枝保留重要连接，生成稀疏的通信图。
• 优化后的通信图：在后续通信中，多智能体系统将严格遵循优化后的通信图进行消息传递，降低通信成本，同时保持高效的性能。

AgentPrune的项目地址

• Github仓库：https://github.com/yanweiyue/AgentPrune
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.02506

AgentPrune的应用场景

• 多智能体系统优化：AgentPrune能够无缝集成到现有多智能体框架，如AutoGen和GPTSwarm，显著降低通信成本并保持或提升系统性能。
• 经济高效的通信拓扑：通过一次性剪枝技术，AgentPrune生成稀疏的通信拓扑，显著减少Token消耗。
• 复杂任务协作：适用于多个智能体协作完成的复杂任务，如数学推理、代码生成和常识问答等，优化通信结构提高任务完成效率并降低成本。
• 工业和企业级应用：在工业自动化和企业级应用中，AgentPrune能够优化智能体之间的通信，减少资源浪费并提升系统整体效率。

常见问题

• AgentPrune的主要优势是什么？：AgentPrune的主要优势在于其高效的通信冗余识别与剪枝能力，显著降低了通信成本，同时提升了系统性能。
• 如何集成AgentPrune到现有系统中？：AgentPrune能够无缝集成到现有的多智能体框架中，如AutoGen和GPTSwarm，具体集成步骤可参考官方文档。
• AgentPrune适用于哪些类型的任务？：AgentPrune特别适合需要多个智能体协作完成的复杂任务，包括但不限于数学推理、代码生成和常识问答。