Prospect-State Propagation

新方法使用前景理论扩展LLM多智能体系统

研究人员引入了用于多智能体系统的前景状态传播（PspMAS），这是一种旨在增强基于LLM的多智能体系统可扩展性的新颖方法。该方法通过将智能体的状态解耦为紧凑的前景状态和富有表现力的语义状态来解决令牌消耗的挑战。前景状态受前景理论的启发，通过轻量级传播器维持智能体异质性，而语义状态则利用LLM进行感知、推理和决策，从而创建了一个互补且可扩展的模拟解决方案。