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谷歌探索多代理协调的扩展原则
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
谷歌研究评估了180种代理配置，提出了AI代理系统的量化扩展原则。研究发现，多代理协调不一定提高性能，某些任务中可能反而降低效果。独立代理在错误传播时可能放大错误，而集中协调则能限制错误传播。此外，研究开发了预测模型，帮助开发者根据任务特性选择合适的架构。
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关键要点
- 谷歌研究评估了180种代理配置，提出了AI代理系统的量化扩展原则。
- 多代理协调不一定提高性能，某些任务中可能反而降低效果。
- 独立代理在错误传播时可能放大错误，而集中协调能限制错误传播。
- 研究评估了五种架构，包括单代理、独立多代理、集中协调、对等和混合系统。
- 在可并行化任务中，多代理协调显著提高性能，例如在金融推理任务中，集中协调比单代理提高了80.9%。
- 在顺序推理任务中，引入多个代理会导致性能下降，测试的每个多代理变体性能下降了39-70%。
- 工具使用瓶颈意味着随着任务对工具使用的需求增加，协调成本也会增加，可能超过多代理系统的收益。
- 独立代理在错误传播时可能放大错误至约17倍，而集中协调将错误传播限制在约4.4倍。
- 研究者开发了预测模型，帮助开发者根据任务特性选择合适的架构。
- 该模型能正确识别约87%的未见任务配置的最佳方法，决定系数(R^2)为0.513。
- 对谷歌研究的反应中，有人认为研究缺乏强有力的基础，未能清晰解释某些架构为何产生观察到的差异。
- 引入协调者并不一定是解决单代理系统错误的核心方案，协调者的作用是作为每个动作的专门评估者。
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