تقدم هذه الورقة معمارية تنسيق جديدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء، وبشكل محدد نظام OctaMind. تستبدل حلقات ReAct التكرارية التقليدية بنمط "خطط مرة واحدة، رتب، نفذ بشكل حتمي". من خلال استدعاء النموذج اللغوي الكبير مرة واحدة فقط لإنشاء رسم بياني موجه لا دوري (DAG) واستخدام ترتيب كاهن الطوبولوجي للتسلسل، يقلل النظام من استدعاءات النموذج اللغوي الكبير للتنسيق بنسبة تصل إلى 70% في المهام المعقدة. تتميز المعمارية بتصميم من مستويين: مخطط ماكرو-DAG لتوجيه المهام عبر وكلاء متغايرين ومحرك مايكرو-DAG لاستدعاءات الأدوات الفردية داخل الوكلاء الفرعيين. مؤشرات الأداء: يقلل الاستدعاءات بنسبة 58–85% في سير العمل متعدد الخطوات. زمن الترتيب الطوبولوجي: أقل من 0.1 مللي ثانية. معدل نجاح التخطيط للمهام لوكيل واحد: حوالي 98%.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Hrishikesh Maluskar
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس هريشيكيش مالوسكار (Sun,) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/69b79ea18166e15b153ac47b — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19023191
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: