AI与世界难题 · 理论计算机科学 · arXiv · 2026-10-21
局部工作，全局进展：AI 智能体协作的收敛理论
原标题: Local Work, Global Progress: A Convergence Theory of AI Agent Collaboration
LLM智能体团队的协作协议大多凭经验设计,因此作者将协作式问题求解形式化为分块优化:每个智能体在其局部目标以及对其改动如何影响其他部分的修正项的引导下,改进共享解的一部分,而协调者则依据全局目标检验各提案并将其合并。他们证明了线性收敛至一个误差下限,且当修正项精确时该下限消失。在使用GPT-OSS-120B智能体的机器人路径规划任务中,三智能体团队在每次运行中都找到了无碰撞方案,并优于由单个智能体控制所有机器人的做法;六智能体团队完成搜索的速度约快一倍(中位数);而合并经检验的最佳组合则使搜索时间缩短了约30%。