En el ámbito del razonamiento multiagente, la implementación de sistemas basados en modelos de lenguaje de gran tamaño puede ser fundamental para mejorar la capacidad de resolución de problemas de forma iterativa. Sin embargo, muchos de los sistemas actuales presentan patrones de comunicación fijos a lo largo de la trayectoria, lo cual puede no ser óptimo para satisfacer las necesidades cambiantes en las distintas etapas del proceso de resolución.
Es en este contexto donde se introduce DyTopo, un marco de trabajo para múltiples agentes guiado por un gestor que redefine la topología de comunicación en cada ronda. Condicionados por el objetivo de la ronda establecido por el gestor, cada agente genera descripciones en lenguaje natural de forma ligera (necesidad) y claves (ofertas); DyTopo incorpora estas descripciones y realiza un emparejamiento semántico, dirigiendo mensajes privados solo a lo largo de las aristas inducidas en el grafo.
A lo largo de diferentes pruebas y benchmarks de generación de código y razonamiento matemático, DyTopo muestra consistentemente un rendimiento superior al mejor resultado obtenido hasta el momento (en promedio, +6.2). Más allá de la precisión, DyTopo proporciona una traza de coordinación interpretable a través de la evolución de los grafos, permitiendo una inspección cualitativa de cómo se reconfiguran las vías de comunicación en cada ronda.
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