MA-Bridge

面向多智能体协作的低开销通信、非文本状态传递与共享记忆系统

MA-Bridge 是一套面向 openEuler 与通用 Linux 环境的多智能体协作基础设施。项目围绕多 Agent 系统中通信内容冗长、中间状态反复文本化、历史知识难以复用等问题，实现了结构化通信协议、共享内存状态交换、跨任务共享记忆、CodeAct 安全执行和可复现实验评测。

目标运行环境：openEuler 24.03-LTS-SP3 / 通用 Linux

一、项目背景

在复杂科研分析、检索增强生成、任务规划和代码协作场景中，多个 Agent 通常需要持续交换任务指令、中间结果和上下文。传统系统主要使用自然语言或完整 JSON 传递信息，容易产生以下问题：

• 多轮协作携带大量重复上下文，增加通信规模；
• 中间状态反复经历“内部表示—文本—内部表示”转换；
• 向量、特征等非文本数据难以直接在 Agent 间传递；
• 历史任务形成的证据、摘要和策略无法可靠复用；
• 通信、模型调用、任务时延和记忆收益缺乏统一评测口径。

MA-Bridge 从系统基础设施层解决这些问题，而不仅是对大模型接口进行简单编排。

二、核心能力

1. 多智能体协同运行

系统支持规划、语料处理、检索、分析、CodeAct 执行和报告生成等多个 Agent 协同工作，能够完成包含多个连续步骤的科研文献分析任务。

主要角色包括：

• Planning Agent：拆分任务并生成执行计划；
• Corpus Agent：解析与规范化科研语料；
• Retrieval Agent：检索文献、证据和历史记忆；
• Analysis Agent：提取研究问题、方法和实验结论；
• CodeAct Agent：生成并安全执行 Python 程序；
• Report Agent：汇总证据并生成结构化报告。

2. 结构化通信协议

系统支持三种通信模式：

模式	说明
strict_raw	完整原始文本基线
text	传统文本/JSON 协作模式
protocol	基于 MessagePack 的结构化协议模式

结构化消息包含动作类型、输入参数、返回结果、能力描述和状态引用，并在任务执行前完成握手与能力发现。

3. 非文本状态交换

系统将 float32 向量等中间状态写入 POSIX 共享内存，Agent 消息只传递 state_ref 和必要元数据，不在线路中内联大规模向量正文。

状态引用记录：

• 共享内存名称；
• 数据类型与形状；
• 状态字节数；
• 校验和；
• 创建者和消费者；
• 生命周期与清理状态。

接收 Agent 根据引用读取状态，并对大小、类型和校验和进行验证。

4. 跨任务共享记忆

共享记忆使用 SQLite 持久化，每条记忆包含：

• 记忆 ID；
• 来源 Agent；
• 创建时间；
• 任务主题；
• 摘要描述；
• 标签与证据引用；
• 向量表示；
• 验证状态；
• 任务和运行上下文签名。

系统支持关键词、标签和语义相似度检索，并将记忆生命周期划分为：

retrieved → selected → consumed → effective reuse

只有被后续 Agent 实际消费并替代重复计算的记忆，才计入有效复用。

5. CodeAct 安全执行

CodeAct Agent 可以让大模型生成 Python 程序，并在轻量沙箱中执行。

执行过程包括：

1. 生成候选代码；
2. AST 静态安全校验；
3. 安全导入修复；
4. Linux 资源与超时限制；