涟漪效应协议：代理人群体的协调机制
人工智能
2025-10-21 v1 多智能体系统
摘要
现代 AI 代理人可通过 A2A 和 ACP 等协议交换消息，但这些机制侧重于通信而非协调。随着代理人群体的增长，这一局限导致集体行为脆弱，个体聪明的代理人在群体结果上收敛于差励的决策。我们引入涟漪效应协议（Ripple Effect Protocol, REP），一种协调协议，其中代理人不仅共享其决策，还共享轻量级灵敏度——这些灵敏度表达了如果关键环境变量发生变化，其选择将如何改变的信号。这些灵敏度通过局部网络涟漪，使群体能够比仅靠代理人中心通信更快、更稳定地对齐。我们形式化 REP 的协议规范，将必需的消息模式与可选的聚合规则分离，并在不同激励和网络拓扑的情景中对其进行评估。基准测试覆盖三个领域：（i）供应链级联（Beer Game）、（ii）稀疏网络中的偏好聚合（电影日程）、（iii）可持续资源分配（Fishbanks），结果表明 REP 在与 A2A 相比，协调准确性和效率提升 41%至 100%，同时能够灵活处理来自大语言模型（LLM）的多模态灵敏度信号。通过将协调性质化为协议层面的能力，REP 为新兴的代理人互联网提供了可扩展的基础设施。
引用
@article{arxiv.2510.16572,
title = {Ripple Effect Protocol: Coordinating Agent Populations},
author = {Ayush Chopra and Aman Sharma and Feroz Ahmad and Luca Muscariello and Vijoy Pandey and Ramesh Raskar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16572},
year = {2025}
}