arXiv · AI· Tianle Chen, Shuo Liu, Christopher Amato·· 1 天前AI 评分31
BCMAAC：面向去中心化 LLM 协作的信念条件多智能体演员-评论家方法
Belief-Conditioned Multi-Agent Actor Critic for Decentralized LLM Collaboration
AI 导读
论文提出信念条件多智能体演员-评论家（BCMAAC）方法，通过维护情境信息的信念以优化去中心化 LLM 协作。 在 Minecraft 游戏、网络搜索及工具使用任务实验中，该方法相比朴素基线提升了任务绩效与协作行为，在富上下文的多轮任务中优势尤为显著。 研究已被 NeurIPS 2026 PTA 研讨会接收，证明了信念建模在受限通信场景下的有效性。
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