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随着大模型应用从单 Agent 问答逐步扩展到多 Agent 协同执行,智能系统正在从“单点生成”向“分工协作”演进。在检索增强生成、复杂任务规划、代码协作、办公自动化、知识分析等场景中,往往需要多个 Agent 分别承担规划、检索、执行、总结、生成等不同角色,并通过相互协作完成复杂任务。当前主流多 Agent 系统大多以自然语言或 JSON 作为通信媒介,即一个 Agent 将其中间结果组织成文本,再传递给其他 Agent 进行解析和继续处理。这种方式虽然通用性较好,但在多轮、多 Agent、复杂任务场景下存在明显不足:一是通信内容冗长、重复上下文多,token 消耗高;二是中间结果需要在“内部状态—文本—内部状态”之间反复转换,导致时延增加并可能带来语义损耗;三是任务执行过程中形成的中间知识和经验难以沉淀,系统在处理相似任务时往往仍需从头开始,缺乏持续积累和复用能力。 本赛题面向多智能体协作系统中的基础设施问题,要求选手围绕低开销通信、非文本状态传递、共享记忆复用三个方面,设计并实现一套可运行的原型系统。系统一方面需要通过结构化通信协议替代冗长自然语言交互,将 Agent 间传递的内容收敛为动作、参数、结果、能力等高密度语义单元,以降低通信成本和解析开销;另一方面需要探索 embedding、语义向量、隐藏状态特征或其他中间表示在 Agent 之间的直接传递机制,减少不必要的文本编解码过程,提高协作效率。在此基础上,还需将任务执行过程中形成的摘要、证据、策略、经验等内容沉淀为可标识、可检索、可复用的共享记忆单元,使系统具备跨任务的知识积累和协同增强能力。 本课题区别于一般的工作流编排类题目,重点不在于简单调用大模型接口和外部工具,而在于研究多智能体协作中的“系统层机制”:包括 Agent 间统一通信协议设计、中间状态表示与交换方式、共享记忆组织模型、跨任务复用机制以及整体运行效率验证。选手需面向开源操作系统或通用 Linux 环境完成原型实现,通过可复现实验验证该机制相较传统纯文本协作方式在通信开销、任务时延和记忆复用方面的改进效果。具体要求:
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赛题题目:一种面向多智能体协作的低开销通信、状态传递与共享记忆机制(社区赛题)
赛题说明:
随着大模型应用从单 Agent 问答逐步扩展到多 Agent 协同执行,智能系统正在从“单点生成”向“分工协作”演进。在检索增强生成、复杂任务规划、代码协作、办公自动化、知识分析等场景中,往往需要多个 Agent 分别承担规划、检索、执行、总结、生成等不同角色,并通过相互协作完成复杂任务。当前主流多 Agent 系统大多以自然语言或 JSON 作为通信媒介,即一个 Agent 将其中间结果组织成文本,再传递给其他 Agent 进行解析和继续处理。这种方式虽然通用性较好,但在多轮、多 Agent、复杂任务场景下存在明显不足:一是通信内容冗长、重复上下文多,token 消耗高;二是中间结果需要在“内部状态—文本—内部状态”之间反复转换,导致时延增加并可能带来语义损耗;三是任务执行过程中形成的中间知识和经验难以沉淀,系统在处理相似任务时往往仍需从头开始,缺乏持续积累和复用能力。 本赛题面向多智能体协作系统中的基础设施问题,要求选手围绕低开销通信、非文本状态传递、共享记忆复用三个方面,设计并实现一套可运行的原型系统。系统一方面需要通过结构化通信协议替代冗长自然语言交互,将 Agent 间传递的内容收敛为动作、参数、结果、能力等高密度语义单元,以降低通信成本和解析开销;另一方面需要探索 embedding、语义向量、隐藏状态特征或其他中间表示在 Agent 之间的直接传递机制,减少不必要的文本编解码过程,提高协作效率。在此基础上,还需将任务执行过程中形成的摘要、证据、策略、经验等内容沉淀为可标识、可检索、可复用的共享记忆单元,使系统具备跨任务的知识积累和协同增强能力。 本课题区别于一般的工作流编排类题目,重点不在于简单调用大模型接口和外部工具,而在于研究多智能体协作中的“系统层机制”:包括 Agent 间统一通信协议设计、中间状态表示与交换方式、共享记忆组织模型、跨任务复用机制以及整体运行效率验证。选手需面向开源操作系统或通用 Linux 环境完成原型实现,通过可复现实验验证该机制相较传统纯文本协作方式在通信开销、任务时延和记忆复用方面的改进效果。
具体要求:
赛题要求:
评分细则(明确评审角度、标准和分值范围):
交付要求:
最终交付的代码需在 openEuler 24.03-LTS-SP3 操作系统版本上能够正常编译、运行和测试。赛题联系人: