ИИ и сложнейшие проблемы мира · Теоретическая информатика · arXiv · 2026-10-22
Взаимодействие параллельных ИИ-агентов как распределённая блочная оптимизация с графовой структурой
Оригинальное название: Parallel AI Agent Collaboration as Graph-Structured Distributed Block Optimization
Параллельные ИИ-агенты могут создавать полезные локальные правки, которые при объединении ухудшают общее решение. В работе эта проблема координации моделируется как дискретная блочная оптимизация с точно вычислимой целевой функцией и известным графом зависимостей, где независимые множества сертифицируют совместимые правки, проверенные выигрыши которых складываются в точности, и доказывается, что оптимальная дробная раскраска даёт слияние, сохраняющее долю 1/χ_f(G) от суммарного проверенного локального улучшения. Эксперименты по исправлению кода показывают, что проверяемое слияние разрешает конфликты, из-за которых наивное слияние терпит неудачу; дробная интеграция сохраняет 922 единицы проверенного улучшения graph-cut на протяжении 90 парных запусков на трёх общедоступных дорожных сетях, а дробное планирование сокращает измеренное время выполнения (wall time) в медиане на 15% на двенадцати парных запусках агентов поиска маршрутов.