并行规划与行动框架提升LLM多智能体系统效率

目前，MAS在处理复杂决策任务方面具有潜力，但受到现有框架中串行执行模式的限制，这降低了其实时响应和适应能力。为了解决这一问题，本文提出了一种双线程架构，该架构支持并发规划和行动，实现了可中断执行。该框架由两个核心线程组成：规划线程和行动线程。规划线程由集中式内存系统驱动，负责环境状态同步和智能体通信，以支持动态决策；而行动线程配备全面的技能库，通过递归分解实现自动化任务执行。文章通过在《我的世界》中进行的实验，展示了所提出框架的有效性。" 知识点: 1. 多智能体系统（MAS）定义: 多智能体系统是由多个智能体组成，它们能够通过协作或竞争解决复杂决策问题的系统。在动态环境中，MAS通过强化学习等技术实现实时协作。 2. 大型语言模型（LLM）: 大型语言模型是基于深度学习的AI模型，拥有强大的自然语言理解和生成能力。LLM通过预训练的深度神经网络处理自然语言文本数据，从而提升智能体在理解、推理和通信方面的能力。 3. 串行执行范式: 串行执行是指一个任务必须在另一个任务完成后才能开始。在MAS中，这种模式限制了智能体在实时响应和适应环境变化的能力。 4. 并行化规划-行动框架: 本文提出的框架通过双线程架构支持并发规划和行动，改进了MAS的性能。双线程架构包括规划线程和行动线程，其中规划线程负责环境状态同步和智能体通信，行动线程负责自动化任务执行。 5. 集中式内存系统: 在并行化规划-行动框架中，集中式内存系统用于存储环境状态信息，并确保所有智能体共享最新的状态信息，从而实现高效的同步与通信。 6. 技能库与递归分解: 行动线程配备了全面的技能库，通过递归分解方法，能够将复杂任务分解为简单子任务，并自动执行这些子任务，以完成整个任务链。 7. 动态决策: 动态决策是指在不断变化的环境中做出适应性反应的能力。本文提出的框架通过持续同步和智能体间的通信，增强了MAS在动态环境中的决策能力。 8. 实时响应与适应能力: 在动态和复杂的环境中，MAS需要具备快速响应外部变化和适应新情境的能力。并行化规划-行动框架旨在解决传统MAS在这些方面存在的问题。 9. 实验验证: 在《我的世界》的实验中，框架的有效性得到了验证。这表明该框架能够提升MAS在实际应用中的表现，特别是在需要快速决策和适应能力的场景中。 通过引入并行化规划-行动框架，本文针对现有基于LLM的MAS的局限性提出了创新的解决方案，着重提升系统的实时响应和适应能力，以应对更加动态和复杂的现实世界问题。