QueenBee Planner: Kommunikationstopologien für Multi-Agenten-Systeme

Das Papier stellt den QueenBee Planner vor, einen Framework, der die inter-agenten-Kommunikation in großen Sprachmodellen (LLMs) als erlernbare und verbesserbare Fähigkeit behandelt. Durch das Lernen von temporalen Kommunikations-DAGs wird die Effizienz und Token-Nutzung optimiert, wobei die Arbeit an der Entwicklung von Architekturwissen statt bloßem Aufbewahren von Antworten arbeitet. Die Studie zeigt Verbesserungen in der Kommunikationseffizienz und -struktur im Vergleich zu festen Topologien.