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公司网站建设维护,网站互动性,广西柳州网站建设小程序公司,传媒公司制作网站模型协作正成为Agentic AI时代系统级智能的基石。多智能体系统#xff08;Multi-Agent Systems, MAS#xff09;的快速发展推动了范式转变——从以单一模型为中心的孤立推理转向多个交互式模型之间的协同合作。 在基于大语言模型#xff08;LLM#xff09;的多智能体系统中…模型协作正成为Agentic AI时代系统级智能的基石。多智能体系统Multi-Agent Systems, MAS的快速发展推动了范式转变——从以单一模型为中心的孤立推理转向多个交互式模型之间的协同合作。在基于大语言模型LLM的多智能体系统中自然语言文本通常充当“通用语言”既承载各智能体的内部思维也作为跨智能体通信的核心媒介。除了显式的文本通信外近期研究开始探索将LLM的连续潜在空间作为一种新型“模型语言”具体方式包括1利用Transformer内部的隐藏表征实现单模型内部潜在思维链推理latent chain-of-thought2采用KV caches或layer embeddings实现两个模型间信息交换。然而目前缺乏统一整合潜在推理与潜在通信的完整模型协作框架。由此引出一个关键问题多智能体系统能否实现纯粹基于潜在空间的协作为此普林斯顿大学联合伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、斯坦福大学的研究者们提出一种无需训练的端到端框架LatentMAS使大语言模型智能体能够实现纯潜在空间协作。在LatentMAS中每个智能体先通过最后一层的隐藏嵌入自回归地生成潜在思维。随后通过共享的潜在工作记忆机制以实现无损信息保存与交换。在大量基准测试中LatentMAS 始终优于强大的单模型基线和基于文本的MAS方法准确率最高提升14.6%输出token 使用量减少70.8%–83.7%端到端推理速度提升达4倍至4.3倍。论文标题Latent Collaboration in Multi-Agent Systems论文链接https://arxiv.org/pdf/2511.20639项目链接https://github.com/Gen-Verse/LatentMAS01方法如图3所示LatentMAS是一种端到端的潜在空间协作框架。该框架处理问题时所有智能体的推理与通信都在潜在空间内完成仅需将最终答案解码为文本。该框架使系统中的LLM智能体能够实现以下目标在潜在空间内执行高表达力的思维生成在多轮交互过程中以无损保真度保存并传递各智能体的潜在工作记忆在保持同等表达能力的同时实现显著低于传统基于文本的多智能体系统的计算复杂度。1智能体的自回归潜在空间思维生成给定问题 q 以及每个智能体指令提示信息的输入嵌入E[e1,e2,…,eL]每个LLM智能体Ai∈A 将E通过L层Transformer计算当前步骤t的最后一层隐藏表征ht。随后将ht作为下一步t1的输入嵌入替代标准文本生成中使用的原始解码和下一个token嵌入过程。通过自****回归方式重复该过程经过m步潜在空间推理得到新生成的最后一层隐藏状态序列 H[ht1,ht2,…,htm]。研究团队将连续输出表示H定义为由智能体Ai生成的潜在思维latent thoughts。由于新生成的H是一组密集的高层级表征序列若直接将其插入浅层网络作为输入嵌入可能会导致分布外激活因为这些隐藏状态与已学习的token嵌入的统计模式存在差异。为了在不额外训练的情况下缓解这一问题研究团队提出一种线性对齐算子linear alignment operator将最后一层隐藏状态映射回有效的输入嵌入空间。其中给定Win和Wout分别为智能体Ai的输入和输出嵌入层寻求一个投影矩阵将每个输出向量 h∈H 映射为一个新的输入向量e使其与Win定义的有效输入空间对齐其中是的伪逆矩阵。随后研究团队将对齐后的向量e追加到输入序列以进行自回归潜在空间生成。需要注意的是Wa 是一个维度为 dh×dh 的小型投影矩阵例如Qwen3-0.6B模型的dh为1024仅需计算一次就能在后续的潜在空间步骤中复用。该设计使得对齐操作的计算开销可忽略不计同时保持了潜在空间表征与离散表征分布一致。研究团队通过以下定理形式化地表明潜在思维由于天然保留了更丰富的语义结构相比基于离散文本的推理其表达能力更强。2工作记忆保存与智能体间思维传递基于文本的多智能体系统中当LLM智能体生成执行完其自然语言输出会直接追加到下一个智能体的输入序列。而在LatentMAS中每个智能体通过隐藏状态进行推理并不产生显式的文本输出。为此研究团队设计了一种新的潜在工作记忆传递机制以实现无损信息保存与交换。以LatentMAS中两个连续的智能体 A1,A2∈A 为例描述该传递机制。如图3所示智能体 A1 首先执行m步潜在空间生成完成这些步骤后一次性提取A1中所有Transformer层的KV缓存并将其潜在工作记忆定义为和分别表示第l层累积的key和value矩阵。与现有仅在预填充输入上下文以进行模型间信息交换的缓存共享方法不同中的逐层缓存不仅包含初始输入的上下文信息还封装了智能体A1新生成的潜在思维。接着后续智能体将整合来自的工作记忆。在生成潜在思维即最后一层隐藏状态之前将和的前置添加到和上执行逐层拼接以更新KV缓存。通过这种方式的新潜在思维生成过程将同时依赖前一个智能体的工作记忆和其自身的内部表征。潜在工作记忆传递机制能够确保LatentMAS中的后续智能体无缝接收前一个智能体的完整输出而无需重新编码。以下定理形式化地表明了这一性质表明潜在工作记忆传递在信息保真度上等价于显式的输入交换。此外为了实现无损信息保留的同时避免后续智能体出现冗余的重复计算研究团队选择以KV缓存的形式传递潜在工作记忆而非直接传输隐藏状态。3端到端流程计算复杂度分析对于LatentMAS中其余的智能体遵循上述相同的潜在思维生成与工作记忆传递机制。其中智能体从前一个智能体继承其工作记忆随后执行自回归的最终层隐藏状态生成并将更新后的潜在工作记忆传递给下一个智能体。该过程 LatentMAS的所有智能体之间依次进行只有最后一个智能体需要负责解码并输出最终答案。以下定理形式化地表明在保持同等表达能力的同时**LatentMAS的计算复杂度远低于基于文本的多智能体系统**。此外LatentMAS与具体模型协作策略无关****可无缝应用于顺序型、层级型或其他高级多智能体系统架构。02评估表1、表2和表3展示了基于3种不同规模LLM主干构建的LatentMAS在9个通用且推理密集型基准上的整体性能。为全面考察推理过程中的协作行为研究团队从3个互补维度对各方法进行评估(i) 任务准确率(ii) 系统吞吐量总输出 token 数以及 (iii) 端到端推理速度。在所有任务上LatentMAS 相较于单模型基线在顺序Sequential与层级Hierarchical架构下准确率平均提升14.6%、13.3%与TextMAS相比准确率平均提升2.8%与4.6%。在相同多智能体架构下LatentMAS相较于顺序与层级的TextMAS实现推理速度快4倍与4.3倍。此外由于整个协作过程完全在潜在空间进行LatentMAS相比TextMAS在顺序与层级架构下显著减少了70.8%和83.7%的token使用量。LatentMAS与TextMAS效率分析如图1和图4左所示。LatentMAS比经vLLM优化的 TextMAS快2.6倍至7倍。这一提升源于生成潜在思维所需的潜在空间推理步数远少于基于token的文本生成所需的解码步数。例如在 AIME 24/25 等高难度推理任务上LatentMAS 仅需不到50个潜空间推理步骤即可达到与TextMAS相当甚至更优的性能而TextMAS通常需要生成超过20K个输出 token才能完成完整的文本思维链CoT推理。如图1和图4右所示LatentMAS相较于 TextMAS将token使用量减少了59.4%–87.9%。这是因为LatentMAS中的智能体直接将潜在工作记忆传递至另一智能体的内部网络层进行通信而不依赖文本媒介。此外LatentMAS甚至比单智能体系统也减少了15.0%–60.3%的token使用量。与单模型推理相比LatentMAS将输入问题分发给多个协作智能体处理最终智能体主要负责聚合先前生成的潜在思维仅用少量 token 解码最终答案。因此整个系统在生成更少输出token的同时反而实现了更高的准确率。为了验证 LatentMAS 中生成的潜在思维是否产生有意义且语义表达丰富的表征。研究团队将 LatentMAS 新生成的最后一层嵌入分布与 TextMAS 逐 token 生成的回答所对应的 token 嵌入分布进行比较。实验在 300 道 MedQA 问题上进行LatentMAS 使用 40 个潜在空间推理步骤而 TextMAS 基线最多允许生成 4096 个 token。如图 5 所示可以发现(i) LatentMAS 的最后一层嵌入与 TextMAS 的 token 嵌入几乎共享相同的嵌入空间区域表明潜在思维编码了与正确文本回答相似的语义信息(ii) LatentMAS 的最后一层嵌入在分布上很大程度覆盖了 TextMAS 的 token 嵌入的分布范围说明潜在思维相比离散 token 具有更高的多样性与更强的表达能力。这些结果表明潜在思维不仅捕捉到了对应文本回答的有效语义还在内部编码了更丰富、更具表达力的表征。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 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