arXiv cs.AI· Ohad Dan, Abhinav Taliyan·· 11 小时前AI 评分31
FRACTAL：具备形式化通信、收敛与深度边界的自相似多智能体编排架构
FRACTAL: A Self-Similar Multi-Agent Orchestration Architecture with Formal Communication, Convergence, and Depth Bounds
AI 导读
FRACTAL 是一种自相似多智能体架构，同一套五组件模式（Orchestrator、Ensemble、Knowledge Ledger、Decision Maker、Meta-Observer）在分解树的每一层递归复用。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出 FRACTAL，一种用于递归目标分解的自相似多智能体架构，其中同样的五组件组织模式——编排器、集成体、知识账本、决策者、元观察者——在分解树的每一层递归出现。我们做出四项形式化贡献：（1）一个通信界，表明在两阶段盲提案/压力测试协议下，节点内成本与集成体规模和轮数呈线性关系（O(kr)），而自由形式辩论的成本为二次方，并对固定评估者数量给出了明确陈述的假设；（2）一个双模式编排准则，通过可度量的多样性饱和阈值区分生成阶段和评估阶段；（3）一个超多数收敛保证，在给定一致水平下具有明确的概率界，并在可操作化的目标复杂度度量下给出形式化的深度界；（4）一个贝叶斯层间升级机制，在单次后验更新下统一迟滞和违约信号。我们通过一个示例和一个多层案例研究定性地说明该架构的执行过程；本文不报告定量性能声明，并明确讨论该模型的形式化和归纳偏置局限性，包括一个尚未实现但与架构兼容的、朝向有界自我改进的方向。我们将“分形”用作自相似性的架构隐喻，而非经过测量的数学性质。该架构比较性能的实证验证留待未来工作。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.22561 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.22561v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22561 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Ohad Dan [查看电子邮件]
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2026年10月15日星期四 19:02:50 UTC（554 KB）
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