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Cutting Out Redundant Information: An Economical Communication Pipeline for LLM-based Multi-Agent Systems
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为AgentPrune的高效通信框架，旨在解决基于大语言模型的多智能体系统中的通信冗余问题。该框架显著减少了通信冗余，降低了成本，实验表明可实现高达72.8%的令牌减少，并提升了抗攻击能力。
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关键要点
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本研究提出了一种名为AgentPrune的高效通信框架，旨在解决基于大语言模型的多智能体系统中的通信冗余问题。
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AgentPrune框架显著减少了通信冗余，从而降低了成本。
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实验结果表明，AgentPrune能够实现高达72.8%的令牌减少。
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该框架在保持模型性能的同时，提升了抗攻击能力。
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