AI与世界难题 · 理论计算机科学 · arXiv · 2026-10-22
作为图结构分布式分块优化的并行AI智能体协作
原标题: Parallel AI Agent Collaboration as Graph-Structured Distributed Block Optimization
并行AI智能体可能产生各自有用、但组合后会降低共享解质量的局部编辑。该论文将这一协调问题建模为具有可精确求值的目标函数和已知依赖图的离散分块优化问题，其中独立集可证明各编辑相互兼容，其经验证的增益恰好相加；论文证明，最优分数染色可产生保留总经验证局部改进的1/χ_f(G)比例的合并结果。代码修复实验表明，经验证合并能解决导致朴素合并失败的冲突；在3个公开路网上的90组成对运行中，分数整合保留了922个单位的经验证图割改进；在路径搜索智能体的12组成对运行中，分数调度使实测挂钟时间中位数降低了15%。