OSC：多智能体大语言模型协作中通过动态知识对齐实现认知编排
人工智能
2025-09-08 v1
摘要
本文介绍 OSC（Orchestrating Cognitive Synergy，编排认知协同），一个知识感知的自适应协作框架，旨在增强多智能体系统中大语言模型的认知协同。尽管先前的工作在智能体选择和结果聚合方面取得了进展，但专家智能体间进行深度协作的高效语言交互仍然是一个关键瓶颈。OSC 作为选择与聚合之间的关键中间层，通过引入协作者知识模型（CKM），使每个智能体能够动态感知其协作者的认知状态。通过实时认知差距分析，智能体利用学习到的策略自适应地调整交流行为，包括内容焦点、细节层次和表达风格。在复杂推理和问题求解基准上的实验表明，OSC 显著提高了任务性能和通信效率，将“并行工作的个体”转变为“深度协作的认知团队”。该框架不仅优化了多智能体协作，还为 LLM 智能体交互行为提供了新的见解。
引用
@article{arxiv.2509.04876,
title = {OSC: Cognitive Orchestration through Dynamic Knowledge Alignment in Multi-Agent LLM Collaboration},
author = {Jusheng Zhang and Yijia Fan and Kaitong Cai and Xiaofei Sun and Keze Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04876},
year = {2025}
}
备注
Accepted at EMNLP 2025 (Long Paper)