arXiv cs.CL· To Eun Kim, Xuhong He, Dishank Jain, Ambuj Agrawal, Negar Arabzadeh, Fernando Diaz·· 2 天前AI 评分37
多智能体交互记忆（MATM）：跨智能体轨迹共享与检索框架
Multi-Agent Transactive Memory
AI 导读
研究者提出多智能体交互记忆（MATM）框架，让生产者智能体将轨迹贡献到共享仓库，消费者智能体检索复用，实现群体级经验存储与检索。在 ALFWorld 和 WebArena 长流程交互环境中，从 MATM 检索可提升下游任务表现并减少交互步数，且无需协调或联合训练。
正文 · AI 翻译
摘要：具备多样能力的 LLM 智能体的去中心化部署，催生了对跨异构智能体群体进行知识共享的基础设施的需求。正如搜索引擎为人类解决问题而索引人类生成的产物，检索系统可以组织智能体生成的产物以供智能体之间复用，从而将检索增强生成从人类撰写的文档扩展到智能体生成的产物。智能体轨迹尤其编码了可复用的程序性知识，然而通常在一次使用后即被丢弃，或仅由生成它的智能体保留，迫使新实例化的智能体重新发现已有的解决方案。我们提出多智能体交互记忆（MATM），一个用于群体级智能体轨迹存储与检索的框架，其中生产者智能体将轨迹贡献到共享仓库，消费者智能体检索这些轨迹以改进任务执行。在具有长且程序性丰富轨迹的交互式环境（ALFWorld 和 WebArena）中，从 MATM 检索可提升下游任务性能并减少交互步骤，且无需协调或联合训练，这使 MATM 成为开放智能体生态系统中群体级经验共享的一种设计模式。
| 学科： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；信息检索（cs.IR） |
| 引用为： | arXiv:2606.19911 [cs.AI] |
| （或本版本的 arXiv:2606.19911v2 [cs.AI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.19911 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：To Eun Kim [查看邮箱]
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2026年6月18日星期四 08:04:59 UTC（388 KB）
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2026年10月15日星期四 01:05:52 UTC（393 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org