arXiv cs.MA· Zhen Yang, Xiaogang Xu, Wen Wang, Cong Chen, Xander Xu, Ying-Cong Chen·· 11 小时前AI 评分45
StreamMA：多智能体推理的流式通信系统
Streaming Communication in Multi-Agent Reasoning
AI 导读
StreamMA 将每个推理步骤生成后立即流式传给下游智能体，让相邻智能体流水线并行以降低延迟，同时因早期步骤更可靠而提升效果。在数学、科学、代码八项基准、Claude Opus 4.6、GPT-5.4、GLM-5.2 三个前沿模型及 Chain、Tree、Graph 三种拓扑上，平均提升 7.3pp，HMMT2026 最高提升 22.4pp。
正文 · AI 翻译
摘要：多智能体推理系统采用先生成后传递的范式，迫使端到端延迟随流水线深度线性增长。我们提出 StreamMA，一种多智能体推理系统，它在每个推理步骤生成后立即将其流式传输给下游智能体，使相邻智能体流水线化，从而降低延迟。令人惊讶的是，这种流水线化还提升了有效性：由于多步推理质量并不均匀，且早期步骤比后期步骤更可靠，因此使用这些可靠的早期步骤而非完整链条，可防止易出错的后期步骤误导下游智能体。我们通过对流式、串行和单协议的首个闭式联合分析，形式化了这两项优势，推导出有效性排序、加速比上界和成本比。在涵盖数学、科学和代码的八个推理基准、三个前沿 LLM（Claude Opus 4.6、GPT-5.4 和 GLM-5.2）以及三种拓扑（链、树、图）上，StreamMA 均优于两个基线（平均 +7.3pp，在 HMMT2026 上最高 +22.4pp；Claude Opus 4.6-High）。除这些贡献外，我们还发现了一条步骤级缩放定律：增加每个智能体的步骤数可同时持续提升有效性和效率，这是一个与智能体数量缩放正交且可组合的新缩放维度。
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| 主题： | 计算与语言 (cs.CL)；人工智能 (cs.AI)；多智能体系统 (cs.MA) |
| 引用为： | arXiv:2606.05158 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2606.05158v3 [cs.CL] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.05158 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来源：arXiv cs.MA · arxiv.org