门控记忆路由提升多智能体LLM协作效率
原文标题：Learning What to Retain: Gated-Memory Routing for Efficient Collaboration in Multi-Agent LLM Systems
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门控记忆路由通过学习记忆写入门和检索门，仅提交非冗余推理步骤，并为每个智能体提供紧凑相关子集。该方法在五个基准上取得最佳平均准确率，同时降低推理成本。自适应停止控制器在足够证据时停止执行。
- 问题
- 多智能体协作中，仅凭查询路由无法适应中间进展，用全历史又导致上下文冗余、成本高。
- 方法
- 用学习到的记忆写入门只提交非冗余推理步骤，检索门给每个智能体紧凑相关子集，并自适应停止。
- 结果
- 五个推理与代码基准上平均准确率最佳，超最强基线 2.44 分，HumanEval 推理成本降 31.9%。
- 影响
- 多智能体编排可同时提精度降成本，适合对延迟和费用敏感的工程落地。
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