AI اور دنیا کے مشکل مسائل · نظریاتی کمپیوٹر سائنس · arXiv · 2026-10-21

مقامی کام، عالمی پیش رفت: AI ایجنٹس کے تعاون کا نظریۂ تقارب

اصل عنوان: Local Work, Global Progress: A Convergence Theory of AI Agent Collaboration

LLM ایجنٹوں کی ٹیموں کے لیے تعاون کے پروٹوکول زیادہ تر تجرباتی انداز میں ڈیزائن کیے جاتے ہیں، اس لیے مصنفین نے مشترکہ مسئلہ حل کرنے کو بلاک آپٹیمائزیشن کے طور پر باضابطہ شکل دی: ہر ایجنٹ ایک مشترکہ حل کے ایک حصے کو اپنے مقامی مقصد اور اس بات کی تصحیح کی رہنمائی سے بہتر بناتا ہے کہ اس کی تبدیلیاں دوسرے حصوں کو کیسے متاثر کرتی ہیں، جبکہ ایک کوآرڈینیٹر تجاویز کا عالمی مقصد کے مطابق جائزہ لیتا ہے اور انہیں ضم کرتا ہے۔ وہ ایک خطائی فرش (error floor) تک لکیری ہمگرمی (linear convergence) ثابت کرتے ہیں، جو تصحیحوں کے بالکل درست ہونے پر غائب ہو جاتی ہے۔ GPT-OSS-120B ایجنٹوں کے ساتھ روبوٹ روٹنگ پر، تین ایجنٹوں کی ٹیم نے ہر رن میں ٹکراؤ سے پاک منصوبے تلاش کیے اور تمام روبوٹس کو کنٹرول کرنے والے ایک واحد ایجنٹ پر فوقیت حاصل کی، چھ ایجنٹوں کی ٹیم نے اپنی تلاش تقریباً دگنی رفتار سے مکمل کی (median)، اور بہترین تصدیق شدہ امتزاج کو ضم کرنے نے تلاش کا وقت تقریباً 30% کم کر دیا۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →