Resumen: El diseño rápido efectivo es esencial para mejorar las capacidades de planificación de los agentes impulsados por el modelo de idioma grande (LLM). Sin embargo, las estrategias de solicitación estructuradas existentes generalmente se limitan a configuraciones de un solo agente y solo plan y, a menudo, evalúan el rendimiento únicamente en función de la precisión de la tarea, con vistas a factores críticos como la eficiencia de los tokens, la modularidad y la escalabilidad en entornos de múltiples agentes. Para abordar estas limitaciones, introducimos CodeAgents, un marco de solicitud que codifica razonamiento de múltiples agentes y permite una planificación estructurada y eficiente en token en sistemas de múltiples agentes. En Codeagents, todos los componentes de la interacción del agente, la tarea, el plan, la retroalimentación, los roles del sistema e invocaciones de herramientas externas) se codifican en pseudocodos modulares enriquecidos con estructuras de control (por ejemplo, bucles, condicionales), lógica booleana y variables tipificadas. Este diseño transforma los planes de agente conectados libremente en programas de razonamiento cohesivo, interpretable y verificable de múltiples agentes. Evaluamos el marco propuesto en tres puntos de referencia diversos: Gaia, Hotpotqa y VirtualHome, utilizando una gama de LLM representativas. Los resultados muestran mejoras consistentes en el rendimiento de la planificación, con ganancias absolutas de 3-36 puntos porcentuales sobre el lenguaje natural que provocan líneas de base. En Virtualhome, nuestro método logra una nueva tasa de éxito de última generación del 56%. Además, nuestro enfoque reduce el uso de token de entrada y salida en un 55-87% y 41-70%, respectivamente, subrayando la importancia de las métricas de evaluación conscientes de los tokens en el desarrollo de sistemas LLM de múltiples agentes escalables. El código y los recursos están disponibles en: esta URL HTTPS
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 7 de julio de 2025.
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