כתבה
arXiv cs.AI ·
למידה של מה לשמור: רוטינג של זיכרון סגור לשיתוף פעולה יעיל במערכות LLM
Learning What to Retain: Gated-Memory Routing for Efficient Collaboration in Multi-Agent LLM Systems
מערכת של רוטינג של זיכרון סגור, המאפשרת שיתוף פעולה יעיל במערכות LLM, כולל גם את GPT-5
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.00237v2 Announce Type: replace Abstract: Large language model (LLM)-based multi-agent systems tackle complex reasoning by orchestrating how multiple agents are configured and how they collaborate. A central challenge is to adapt orchestration to the evolving collaboration state. Routing from the query alone cannot adapt to intermediate progress or errors, which hurts accuracy. Routing from the complete execution history supplies this missing context, but forces later decisions to process every prior step, including redundant or low-utility ones. This creates an execution-history overload that inflates cost. Effective orchestration instead requires a compact state that captures useful progress without accumulating redundant context. We propose Gated-Memory Routing, which conditio
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית