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Resumen: Si bien los componentes individuales de las arquitecturas de agente se han estudiado de forma aislada, sigue habiendo una comprensión empírica limitada de cómo las diferentes dimensiones de diseño interactúan dentro de sistemas complejos de agentes múltiples.

Resumen: Respuesta de consulta compleja (CQA) sobre gráficos de conocimiento incompletos (KG), típicamente formalizados como razonamiento con lógica de predicado de primer orden existencial con una variable gratuita (EFO $ _1 $), enfrenta una compensación fundamental entre la solidez lógica y la eficiencia computacional.

Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) a menudo generan fundamentos del lenguaje natural: explicaciones de forma libre que ayudan a mejorar el rendimiento en tareas de razonamiento complejas y mejoran la interpretabilidad de los usuarios humanos. Sin embargo, evaluar estos fundamentos sigue siendo desafiante.