引言：智能体协作的定义及其日益增长的重要性
智能体协作是指多个自主智能体为了实现共同目标而进行的互动和协调过程，它属于多智能体系统（MAS）和分布式人工智能（DAI）两个主题的交叉领域，是当下智能体发展亟需突破的重点问题之一，也是一个热点领域。一个多智能体系统由多个独立的、能够感知环境并采取行动的决策者（即智能体）组成，这些智能体可以是人、机器人、软件模块或大型语言模型（LLM）等任何符合定义的单元。这些智能体存在于一个它们能够感知并发挥作用的环境中，通过相互通信而进行互动，并按照系统设定或以“涌现”的方式发生行为。这种对多智能体系统的基本定义强调了其跨学科的性质，它借鉴了计算机科学、机器人学，甚至社会学等多个领域。定义中明确提及LLM作为潜在的智能体，突显了该领域近期的范式转变。基于LLM的多智能体系统使得智能体群体能够大规模地协调和协作，以解决复杂的任务，标志着从孤立模型向以协作为中心的AI方法的转变，具有重大意义。
以协作为中心的方法的日益重视表明，人们逐渐认识到，复杂的问题通常需要多个AI实体协同工作，才能克服单个强大模型固有的局限性。这是继大模型学会“慢思考”之后的又一个里程碑。现代诸多现实世界挑战，例如管理复杂的供应链，协调自动驾驶车辆，或优化智慧城市基础设施，大规模协作科研攻关等，都需要能够处理分布式、可扩展且适应动态条件解决方案——而这些正是协作式智能体系统的关键优势。与单体系统在容错性和可扩展性方面常常面临困难不同，将智能和任务分布在多个智能体中，本质上提供了冗余性，并且可以通过增加更多智能体来扩展系统。协作使得这些分布式智能体能够有效地朝着共同目标努力。
多智能体系统提供的诸多益处，包括模块化、专业化、协作学习、鲁棒性、更优的决策制定、并行性、实时响应和可扩展性，都为智能体协作日益增长的相关性提供了具体的理由，也能应用于包括科研平台建设在内的科研服务领域等。例如，“专业化”允许创建具有专注专业知识的智能体，而“协作学习”“联合实验”“辅助创新”等模块使系统能够通过共享经验随时间改进。“鲁棒性”确保了系统在面对故障时的弹性，“可扩展性”则允许系统随着需求的增长而扩展。这些列举的优势直接满足了现代复杂问题的需求。模块化有助于系统设计和维护，专业化增强了解决问题的能力，而其他优势则有助于提高解决方案的整体有效性和效率。
多智能体系统基础：与协作相关的核心概念和架构
多智能体系统的关键特征，如自主性、局部视图和去中心化，塑造了协作机制的设计与实现。自主性是指智能体至少部分独立、具有自我意识和自我控制的能力。局部视图意味着没有智能体拥有完整的全局信息，或者系统过于复杂，智能体无法利用这些知识。去中心化是指没有智能体被指定为控制者。这些基本特征既为智能体协作带来了机遇，也带来了挑战。自主性要求智能体自愿合作的机制，局部视图需要有效的通信以实现共同理解，而去中心化则需要分布式协调策略。如果智能体完全独立，它们的协作就不能被强迫，而必须通过激励或设计到它们的目标中。有限的个体知识意味着智能体必须依赖通信来获得更广阔的视角。缺乏中央权威机构则需要强大、分布式的机制来实现系统范围的目标。
多智能体系统存在不同的架构范式，包括集中式、分布式和混合式方法，它们对协作产生着不同的影响。层级式MAS是一种系统类型，其中一些智能体可能对其他智能体具有权威，从而影响协作模式。智能体的组织可以是层级的，也可以基于涌现行为，突显了协作可以被构建的两种对比方式——通过预定义的角色和关系，或者通过基于局部规则的动态交互。架构范式的选择深刻地影响着协作的性质。集中式系统可能具有更简单的协调机制，但容易出现单点故障且适应性有限。分布式系统提供鲁棒性和灵活性，但需要复杂的协议来确保一致性。混合式方法试图利用两者的优点，但引入了管理集中式和分布式组件之间交互的复杂性。在集中式架构中，协作可能由中央协调器来指导。在分布式架构中，协作则从局部交互和协议中涌现出来。混合式架构可能涉及在更大的分布式框架内，由局部领导者协调的团队。每种架构的适用性取决于具体问题和期望的系统属性。
理解智能体协作，需要掌握一些核心概念，例如智能体通信语言、协调协议和协商策略。智能体通信语言使得智能体能够进行结构化和有意义的通信。通信协议是多智能体系统的支柱，它们像通用语言一样，通过建立规则和标准，使自主智能体能够有效地交换信息。协商策略为在目标或资源可能冲突的情况下，智能体达成互利协议提供了框架。这些核心概念是实现自主智能体之间有效协作的基本工具。没有共享语言，智能体就无法相互理解。没有协议，它们的交互可能变得混乱且效率低下。没有协商策略，它们可能无法解决冲突并实现共同目标。
智能体协作的机制与策略
通信协议与智能体间通信：通信协议是多智能体系统的骨干，充当通用语言，使自主智能体能够有效地交换信息。这些协议建立了管理智能体在复杂系统中如何交互、共享数据和协调活动的规则和标准。例如，在配送网络中，智能体可能通过API共享位置数据，以避免路线重叠。合同网协议是动态分配任务的经典示例。标准化协议的益处包括互操作性（即使由不同组织开发或在不同平台上运行，也能无缝协作）、自主性（智能体根据自身目标和当前状态决定何时以及如何通信，同时遵循确保系统范围一致性的既定规则）和高效交互（最大限度地减少开销，同时最大限度地提高有效协作）。通信协议的选择是一个关键的设计决策，它影响着智能体协作的效率、可靠性和灵活性。协议必须根据应用的具体需求进行定制，考虑到诸如交换信息的性质、时间要求和网络基础设施等因素。例如，在时间关键的应用（如自动驾驶）中，协议需要支持低延迟、高带宽的通信。在资源受限的环境中，协议可能需要更轻量级，并且在其网络资源使用方面更有效。
智能体通信语言（ACL）通过提供智能体理解通信意图和含义的框架，从而超越了简单的消息交换，促进了更复杂的协作形式，如协商和论证。实施ACL的最佳实践强调了清晰的语义基础（精确的形式语言）、遵守可行性前提（确保行动是可能的）和合理效果（理解预期结果），以及对可靠性、安全性、效率和可扩展性的考虑。一个定义良好的ACL允许智能体不仅接收消息，而且还能根据自身目标和信念解释其含义，并基于该理解制定适当的响应。
协调与任务分配方法：协调机制包括集中式规划（单个实体决定所有智能体的行动）、分布式规划（智能体共同决定它们的行动）和涌现式协调（系统级行为从局部交互中产生）。集中式、分布式或涌现式协调的选择反映了对控制、灵活性和鲁棒性之间的权衡。集中式系统提供可预测性，但可能脆弱。分布式系统更具适应性，但更难设计和分析。涌现式系统可能非常灵活和可扩展，但可能表现出不可预测的行为。集中式方法可能适用于具有清晰层级结构的明确任务，而分布式方法可能更适合智能体需要独立适应的动态环境。涌现式协调通常在受蚁群或鸟群等自然现象启发的系统中观察到。
任务分配策略包括基于市场的策略（智能体竞标任务）、合同网（智能体宣布任务，其他智能体竞标执行）和联盟形成（智能体群体形成联盟以处理更大的任务）。合同网协议是一种动态任务分配机制，突显了其在需要有效分配可用智能体任务的场景中的实用性。有效的任务分配对于最大化多智能体系统的效率和性能至关重要，它确保任务由最合适的智能体处理，并且资源得到有效利用。策略的选择取决于诸如任务的复杂性、智能体的能力以及所涉及的通信开销等因素。基于市场的策略在动态环境中可能高效，但可能需要防止垄断或不公平竞标的机制。合同网提供了一种结构化的协商和分配方法。联盟形成允许智能体处理超出单个智能体能力的任务。
协商与冲突解决在协作环境中的应用：协商协议包括基于拍卖的协商（当资源有限时使用）、基于论证的协商（涉及交换提案的理由，如6所述）和基于提案的协商（智能体提出和响应提议）。基于论证的协商允许复杂理由的交换，并能更快达成更高质量的协议，而基于提案的协商则更简单，但可能更慢，协议质量也更低。这种比较说明了不同协商策略之间的权衡。协商是智能体达成互利协议的关键机制，尤其是在它们可能存在冲突的目标或有限资源的情况下。协议的选择应与协商的复杂性和期望的结果相一致。在智能体信息不完整或信念不同时，基于论证的协商可能更有效。对于更简单的协议，基于提案的协商可能就足够了。当在竞争智能体之间分配稀缺资源时，拍卖非常有用。
当协商失败或不足时，冲突解决机制提供了确保系统仍能取得进展并实现其目标的方法。冲突解决机制包括投票（智能体在选项中进行选择）、调解（中立的第三方促进讨论）和仲裁（第三方做出有约束力的决定）。专家投票共识是一种去中心化的协作方法，表明投票可以用于解决分歧或达成集体决策。冲突解决机制的适当性取决于冲突的性质和智能体之间的关系。当需要在多个选项中做出决定时，投票是合适的。调解可以帮助智能体找到共同点并达成妥协。当需要最终的、有约束力的决定时，则使用仲裁。
协作学习与知识共享：协作学习的方法包括分布式强化学习（多个智能体在共享环境中同时学习）、联邦学习（智能体在自己的数据上本地学习并共享模型更新）和智能体之间的知识转移（一个智能体将其学习到的信息或技能与其他智能体共享）。“动态环境中多智能体学习的基础：强化学习与战略决策的交汇”是AAAI-25的一个主题，表明该领域研究活跃。研究方向包括“通过多智能体深度强化学习中的策略正则化促进协调”和“RODE：学习角色以分解多智能体任务”。人们越来越关注利用多个基于LLM的智能体协同工作，以实现集体智能，这与MAS和协作AI的研究方向一致。协作学习是MAS的一个益处，突显了智能体共同学习比单独学习更有效。通过对比表示学习，“通过双通道共识增强多智能体协调”展示了一种改进学习协调的具体技术。协作学习使多智能体系统能够适应新情况，随着时间的推移提高性能，并解决单个智能体可能难以处理的问题。它允许汇集学习经验并开发更强大和更通用的解决方案。通过共同学习，智能体可以从彼此的成功和失败中受益，从而更快地收敛并获得更好的整体性能。不同的协作学习方法适用于不同的场景，具体取决于诸如数据分布、通信约束和任务性质等因素。
知识共享的技术包括共享内存（所有智能体都可以访问的公共数据存储库）、通过知识编码的消息传递（智能体以结构化格式显式地传递其知识）和本体对齐（确保使用不同知识表示的智能体能够相互理解）。“跨智能体的知识共享”是WMAC 2025研讨会感兴趣的主题，表明其在该领域的重要性。基于LLM的MAS的一个益处是知识记忆，它使分布式智能体能够保留和共享不同的知识库，而不会使单个系统过载。有效的知识共享对于构建一个有凝聚力的智能多智能体系统至关重要。它允许智能体利用群体的集体知识，避免冗余学习并做出更明智的决策。克服诸如维护共享内存的一致性、设计有效的知识编码方案以及对齐不同本体等挑战对于充分实现知识共享的益处至关重要。没有有效的知识共享，智能体可能会孤立地运行，导致效率低下和次优性能。共享内存等技术提供了一种直接访问公共信息的方式，而消息传递则允许更有针对性地传播知识。当智能体对同一概念有不同的表示方式时，本体对齐是必要的。
基于LLM的多智能体协作的最新进展：利用大型语言模型增强合作
大型语言模型（LLM）的进步对智能体协作领域产生了变革性的影响。基于LLM的智能体AI和MAS的惊人崛起，使得以前使用传统AI模型无法实现的复杂协作能力成为可能。LLM近期在推理、决策、理解和自然语言生成等领域的进步，显著扩展了专业智能体的能力，这些能力是有效协作的基础11。LLM的进步也使得MAS中智能体之间能够进行更复杂、更高效的交互和协调。LLM凭借其理解和生成类似人类文本的能力，通过提供一种比正式协议和符号表示更自然、更灵活和更具表现力的通信和协调媒介，彻底改变了智能体协作，超越了这些媒介的局限性。LLM的流畅性和上下文感知能力使智能体能够进行更丰富的对话，解释它们的推理，理解复杂的指令，并更有效地进行协商，从而实现更细致和更高效的协作。
LLM正被用作多智能体系统中的“大脑”或编排器，通过利用它们在这些领域固有的能力来实现复杂的推理、规划和任务执行。智能体AI利用LLM作为大脑，与外部工具和议程相结合，进行规划和行动，这表明LLM在指导和管理多智能体工作流程中发挥着核心作用。LLM与NetLogo仿真平台的集成，使用提示来驱动群体智能仿真中的智能体行为，展示了LLM如何同时定义和控制多个智能体的行为。通过充当编排器，LLM可以将复杂的任务分解为子任务，将它们分配给专门的智能体，管理信息流并综合结果，从而有效地协调整体协作工作。它们的推理能力使它们能够对任务分配和执行做出明智的决策。LLM理解高层目标，将其分解为更小、更易于管理的步骤，并推理这些步骤之间的依赖关系的能力，使其非常适合协调团队智能体的活动，确保它们有效地朝着共同目标努力。
基于LLM的智能体开发了多种专门的协作机制，例如跨智能体的思维链推理（智能体在彼此的推理步骤基础上构建）、多智能体辩论（智能体进行结构化论证以改进解决方案）和层级协作框架（智能体按层级组织以管理复杂性）。Chain-of-Agents（CoA）是一种用于长上下文任务的多智能体LLM协作框架，它通过自然语言实现信息聚合和上下文推理。在WMAC 2025上，“通过稀疏通信拓扑改进多智能体辩论”被选为口头报告，表明辩论是智能体领域公认且积极研究的协作机制。多智能体图注意力通信和组队是通信方面的一项进步，表明使用了复杂的通信结构进行协作。Society of HiveMind（SOHM）框架用于编排多个AI基础模型的交互，展示了一种管理群体智能架构中协作的具体方法。LLM智能体的各种协作方法包括集中控制、去中心化协作和混合架构。AAAI-25上关于“基础模型与具身智能体的结合”的教程表明，人们对将LLM应用于控制和协调物理智能体（一种与现实世界的协作形式）越来越感兴趣。TalkHier框架详细概述了LLM-MA系统中结构化通信和层级细化的方法，说明了层级协作的一个具体实现。将LLM集成到多智能体系统中，激发了利用这些模型在语言理解、推理和规划方面的独特优势的新型协作机制的发展。这些机制旨在提高多智能体解决问题的有效性和效率。跨智能体的思维链推理通过分配过程实现了更复杂和深入的推理。多智能体辩论可以通过迭代改进产生更强大和更合理的解决方案。层级框架为管理大型智能体团队和复杂任务提供了结构。
基于LLM的MAS具有诸多益处，例如改进的知识记忆（在智能体之间分配知识）、增强的长期规划（跨智能体委派任务，支持长期问题解决）、有效的泛化（汇集多个模型的专业知识）以及提高的交互效率（同时管理子任务）。这些益处表明，基于LLM的MAS可以克服单个LLM和传统多智能体系统的一些局限性，从而产生更强大和更通用的AI解决方案。通过分配知识，基于LLM的MAS可以克服单个LLM的上下文窗口限制。通过启用长期规划和任务委派，它们可以处理需要长期努力的问题。通过汇集来自专门智能体的专业知识，它们可以在各种任务中实现更好的泛化。提高的交互效率加快了问题解决过程。
智能体协作在不同领域的应用：考察现实世界的用例和潜在影响
智能体协作在众多领域都显示出巨大的价值，其应用范围广泛，涵盖了众多行业并解决了各种各样的问题。多智能体系统在机器人学、自动协商、分布式问题解决和复杂系统建模等各个领域都日益重要。MAS的应用场景非常广泛，包括搜索与救援、仓库自动化、交通运输系统、人形机器人、卫星系统、在线交易、灾难响应、目标监视、社会结构建模、计算机游戏、网络、移动技术、防御系统、物流、制造、电力系统、智能电网和地理信息系统。在供应链管理、制造业、交通运输、金融、医疗保健和电子商务等关键经济领域也可见其应用。此外，MAS还应用于医疗保健中的患者监护和资源管理、金融领域的自动交易和欺诈检测、物流领域的库存管理和运输、智能电网的能源管理和需求响应、交通管理中的自适应交通控制和自动驾驶车辆，以及制造业中的生产计划和质量控制。运输、医疗保健和公共卫生、供应链管理和国防系统也是重要的应用领域。这些应用的广度凸显了智能体协作在现代生活和产业的几乎每个方面都具有变革潜力。MAS处理复杂性、适应变化和利用专业技能的能力使其成为解决各种挑战的强大工具。从优化物流运营到改善医疗保健和确保国家安全，智能体协作为单个智能体或传统系统难以有效处理的复杂或分布式问题提供了解决方案。
智能体协作成功的具体案例包括机器人学（仓库中协同工作的机器人团队）、供应链管理（协调库存和物流）、智慧城市（管理交通和能源）和自动驾驶汽车（协同驾驶）。机器人学中，协作使机器人团队能够执行单个机器人难以或无法完成的复杂任务。在供应链管理中，协同工作的智能体可以优化货物流动并快速响应中断。在智慧城市中，基于智能体的系统可以提高居民的生活质量。在自动驾驶领域，车辆之间的协作可以提高安全性和交通流量。
基于LLM的MAS的新兴应用包括创意内容生成（生成社交媒体内容创意）、科学发现（提高逻辑推理任务的推理能力）和个性化教育（自适应学习平台）。LLM先进的推理和语言能力正在为智能体协作开辟新的前沿领域，这些领域需要创造力、复杂的问题解决和个性化交互，这预示着未来AI智能体将在更广泛的任务中协助和增强人类智能。LLM可以使智能体团队集思广益并生成新颖的想法，通过共享见解和假设在科学研究中进行协作，并通过适应学生的需要和进步为个人学生提供量身定制的学习体验。
智能体协作中的挑战与开放研究问题：应对当前的局限与未来的障碍
设计和实施有效的智能体协作机制面临着诸多关键挑战，这些挑战是广泛采用和充分发挥MAS潜力的重大障碍。这些挑战包括：协调复杂性（随着智能体数量的增加，管理交互变得困难）、性能可变性（在不同场景中保持一致的性能）、可扩展性和资源管理（在大型系统中有效分配资源）、通信复杂性（确保有效的信息交换）、为多个智能体进行提示工程（设计确保连贯性和一致性的提示）、互操作性（使在不同平台上构建的智能体能够通信）、伦理考量（确保公平并防止危害）以及安全和隐私问题（保护敏感数据）。人机交互方面的挑战也十分重要，包括智能体需要向用户传达的信息（能力、行动、一致性、细节级别、过去的交互）、用户需要向智能体传达的信息（目标、偏好、约束）以及一般困难（不一致性、用户负担）。这些都突显了在协作系统中有效人机交互的重要性。在基于LLM的多智能体系统中，还存在通信障碍（语言的模糊性、上下文的错位）、模型可解释性（LLM的“黑箱”性质使其难以理解决策过程）、伦理考量（偏见、公平性、监管合规性）和资源管理（可扩展性、通信开销、负载均衡）等方面的挑战。此外，MAS在流行基准测试中相对于单智能体框架的性能提升仍然有限，并且存在与规范/系统设计（初始设计中的缺陷）、智能体间的不对齐（智能体朝着相互冲突的目标工作）以及任务验证/终止（难以确定任务何时完成）相关的故障模式。这些多方面的挑战表明，构建真正有效和可靠的协作智能体系统需要解决协调、通信、资源管理、伦理和评估方面的基本问题，尤其是在像LLM这样强大但复杂的模型背景下。复杂性源于需要在动态且常常不可预测的环境中管理多个自主实体的交互，每个实体都有自己的目标和能力。确保这些智能体和谐地朝着共同目标努力，同时遵守伦理原则并尊重资源约束，是一项艰巨的任务。
为了实现鲁棒、可扩展和高效的协作，存在着一些开放的研究问题，这些问题代表了该领域未来创新和进步的机遇。未来的研究方向包括改进协调算法的先进AI技术、结合不同AI方法优势的混合系统、用于降低延迟的边缘计算以及用于安全交互的区块链。有效的人机双向通信对于在目标和过程方面建立用户与智能体之间的共同基础至关重要。关于系统级目标（如何定义和实现它们）、平衡局部与全局优化（如何确保个体智能体的行动有助于整体利益）以及动态非合作博弈中的策略（智能体在竞争或部分合作场景中应该如何行动）等方面也存在开放性问题。解决这些开放的研究问题对于推动智能体协作领域的发展，以及开发更复杂和实用的多智能体系统至关重要。这些问题涵盖了从基础理论挑战到实际工程考虑的方方面面。对新型协调机制的研究、不同AI范式的集成、新兴技术的利用以及有效的人机交互策略的开发，都是未来工作有希望的方向。
评估协作式多智能体系统的性能也面临着特定的挑战，这阻碍了进步，因为难以客观地衡量不同方法的有效性并确定需要改进的领域。现有的评估工具可能缺乏对多智能体AI系统的实时适应性，这表明需要更动态和上下文感知的评估方法。评估基于LLM的MAS需要结合基准数据集、适当的指标和鲁棒的方法的多方面方法，这表明评估这些系统的复杂性。由于语言固有的模糊性和LLM的“黑箱”性质，评估基于LLM的MAS存在困难，这使得理解协作行为背后的推理和评估协作质量变得具有挑战性。关于如何构建和评估鲁棒可靠的MAS，目前缺乏明确的共识，这突显了该领域评估方法的不成熟。因此，开发全面可靠的协作式多智能体系统（尤其是涉及LLM的系统）的评估基准和指标是一个关键挑战，需要加以解决，以促进该领域的发展。这包括定义什么是有效的协作以及如何客观地衡量它。传统的单智能体评估指标可能不适合评估协作系统的性能，协作系统需要考虑诸如通信效率、协调有效性和实现共同目标的能力等因素。
多智能体协作的评估基准与性能指标：评估不同方法的有效性
评估多智能体系统的现有基准包括传统的基准（例如，多智能体粒子环境（MPE）、星际争霸II和OpenAI Gym，这些基准通常侧重于模拟环境中的强化学习）和基于LLM的基准（例如，MultiAgentBench，旨在评估各种交互场景中的协作和竞争）。关于LLM智能体评估的调查29讨论了针对基本能力（规划、工具使用、记忆）、特定应用任务（Web智能体、软件工程智能体）和通用智能体的各种基准，突显了对评估能够实现有效协作的核心能力的日益关注。36列出了几个与代码相关的LLM基准，适用于评估软件开发场景中的智能体。37提供了LLM评估资源的全面列表，包括基准和评估软件，表明该领域的努力范围广泛。“基准自进化：用于动态LLM评估的多智能体框架”使用多智能体系统为现有基准自动生成新实例，解决了静态基准随着LLM能力提高而过时的问题。多智能体评估领域正朝着更复杂、更真实、更动态的基准发展，这些基准能够有效评估高级AI智能体（尤其是由LLM驱动的智能体）的协作能力。人们越来越认识到，传统的基准可能无法充分捕捉多智能体交互的细微差别。传统的基准通常侧重于特定的技能或环境。转向更全面的基准反映了在更开放和交互式的场景中评估智能体的需求，这些场景更好地反映了现实世界的复杂性，并且需要真正的协作才能成功。
评估智能体协作有效性的关键绩效指标（KPI）和指标包括任务完成率（团队是否实现其目标）、通信效率（智能体交换信息的效率如何）、协调质量（智能体同步行动的程度）和资源利用率（系统使用计算资源的效率如何）。27提到了基于里程碑的KPI，用于衡量协作和竞争的质量，这表明了一种比仅关注最终结果更精细的评估方法。38、39、40、41和33讨论了各种用于评估智能体一般性能的指标，这些指标可以适用于多智能体系统，例如准确性、一致性、响应时间、用户满意度。轨迹评估指标33对于理解协作过程特别有用。25专门提到了通信效率、决策同步、自适应反馈循环、内存/处理负载、任务优先级、决策延迟、准确性、连贯性和一致性，作为评估多智能体LLM系统的关键因素，突显了基于LLM的协作的具体考虑因素。26包括成功率、协作效率和响应时间作为多智能体系统的指标，代表了对协作性能的更直接评估。11使用目标成功率（GSR）作为多智能体协作成功的主要衡量标准，强调了协作努力的最终结果。对智能体协作的全面评估需要一套多样的指标，这些指标不仅评估最终结果，还要评估实现结果的过程，包括通信效率、协调有效性和整体协作交互质量。所使用的具体指标应根据应用和正在评估的协作类型进行定制。仅仅衡量任务完成情况可能无法揭示智能体之间的协作程度。评估通信、协调和资源使用情况的指标可以提供对协作效率和质量的洞察。轨迹评估可以帮助理解导致结果的行动和决策序列，从而揭示协作过程中的潜在瓶颈或需要改进的方面。
量化协作的有效性（特别是涉及信任、共同理解和协同作用等细微之处时）仍然是该领域一个重要的开放性挑战22。开发能够准确捕捉团队合作这些细微方面的鲁棒且客观的指标对于推进智能体协作科学至关重要。定义什么是“好的”协作可能是主观的且依赖于上下文的。衡量信任或共同理解等因素需要超越简单性能指标的复杂技术。许多现实世界任务的开放性进一步使评估复杂化，因为可能存在多种有效的方法和结果。
智能体协作研究的未来趋势和新兴方向：探索潜在的突破和创新
目前有不少非常有希望的未来研究方向：例如混合式层级和去中心化协调（结合不同组织结构的优势35）、人机MAS协调（开发人类和AI智能体可以无缝协作的系统2）以及LLM在MAS中的集成（进一步利用大型语言模型的能力来增强协作35）。SS06还提到了结合不同AI方法优势的混合系统，这表明了整合各种技术的更广泛趋势。智能体协作的未来很可能受到创建更具适应性、更高效和以人为中心的系统的努力的影响。这涉及到在集中控制和去中心化自主之间找到正确的平衡，实现人类和AI之间有效的团队合作，以及利用像LLM这样先进AI模型的力量。混合方法可以提供复杂任务所需的灵活性，同时保持一定程度的中央监督。增强人机智能体协作对于AI智能体将与人类并肩工作的现实世界应用至关重要。对LLM集成的持续研究有望开启协作智能的新水平。
新兴技术（如边缘计算（在更靠近智能体的地方处理数据以减少延迟）和区块链（提供安全透明的智能体交互））有潜力通过解决与性能、可扩展性和安全性相关的关键挑战，进一步增强智能体协作。这些新兴技术有可能为在各种现实世界应用中部署复杂的大规模协作式智能体系统提供必要的基础设施和安全性。边缘计算可以提高协作系统的响应能力，尤其是在时间敏感的应用中。区块链可以在去中心化的多智能体系统中建立信任和安全性，从而在安全性和透明度至关重要的领域实现新的协作形式。
随着智能体协作越来越融入社会，确保这些系统以合乎道德的方式运行并负责任地使用至关重要。未来的研究必须侧重于开发将伦理原则嵌入MAS设计和操作的方法，并减轻潜在的负面后果。智能体系统日益增长的自主性和能力需要仔细考虑其伦理影响。对可解释AI、偏见检测与缓解以及为AI协作开发伦理框架等领域的研究，对于建立公众信任和确保这项技术的负责任使用至关重要。
结论与展望
本报告讨论了智能体协作的主要进展和趋势，强调了LLM日益增长的作用以及广泛的应用领域。为了进一步推进该领域，需要解决的关键挑战和开放的研究问题，强调了协调、评估和伦理考量的复杂性。本报告的目的是广泛调查智能体协作的最新进展，为设计科研领域尤其是社会人文科学的科研（辅助）平台提供参考和依据，未来的科研工作是一项综合性复杂性强过任何产业应用的领域，只有最先进的智能体应用，才能引领对于未知世界的探索，从而开拓新的星辰大海。智能体协作的未来前景广阔，它有潜力解决复杂的问题并改变各个领域，但同时也需要持续的研究和负责任的开发。为了充分发挥其潜力并确保其在整个社会中的负责任和有益部署，该领域持续的研究和开发至关重要。
报告关键表格：
表1：不同多智能体系统架构的比较
表2：基于LLM的多智能体系统关键协作机制总结
表3：基于LLM的多智能体系统评估基准
参考文献（作为尾注，所以有重复）：
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