OpenMAS-GCom：图增强多智能体诊断基准
原文标题：OpenMAS-GCom. A Diagnostic Benchmark for Graph-enhanced Multi-Agent Systems
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论文提出 OpenMAS-GCom 基准，通过受控干预诊断通信图、角色分配与信息流对图增强多智能体系统性能的影响。基准以协作单元、通信链路、共享中间信息与执行规则表示系统，在固定任务、模型、提示与预算下逐一改动组件。在 29 个数据集、17 种配置上实验显示移除专家智能体的损失大于移除批评者，且错误消息与工作节点故障导致不同退化模式。
- 问题
- 图增强多智能体系统的最终得分混杂模型、通信、角色与成本，性能差异无法归因到具体组件。
- 方法
- 构建受控干预基准，固定任务、模型、提示与预算，逐一改动通信边、角色、中间消息与执行规则。
- 结果
- 在 29 个数据集、17 种配置上实验，移除专家智能体的损失大于移除批评者，错误消息与工作节点故障导致不同退化模式。
- 影响
- 为多智能体系统提供可归因的评测方式，帮助工程师判断该加角色还是改通信拓扑。
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