What Should Agents Say? Action-state Communication for Efficient Multi-Agent Systems

Resumo Técnico: PACT para Sistemas Multiagente Eficientes

Declaração do Problema
Sistemas multiagentes (MAS) construídos sobre Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) tipicamente dependem de linguagem natural não restringida para a comunicação entre agentes. Embora os agentes colaborem por meio de papéis, pipelines ou escalas de turno, o conteúdo que eles trocam é frequentemente livre, incluindo rastros de raciocínio completos, explicações verbosas e reiterações redundantes. Esta abordagem cria uma ineficiência crítica: à medida que os agentes encaminham longos rastros de raciocínio interno, os agentes subsequentes devem processar repetidamente esse conteúdo como parte do histórico de diálogo compartilhado. Esse "empilhamento de contexto" infla rapidamente o uso de tokens, consome janelas de contexto compartilhadas e degrada tanto o desempenho do sistema quanto os custos de inferência, particularmente em configurações de múltiplos turnos envolvendo modelos de raciocínio modernos.

A pesquisa atual em MAS tem se concentrado amplamente na orquestração (papéis, alternância de turnos, alocação de ferramentas), enquanto trata o conteúdo das mensagens inter-agentes como uma variável secundária e não restringida. O artigo argumenta que o conteúdo das mensagens é um vetor de design central que molda diretamente tanto o desempenho quanto o custo.

Metodologia: Análise Diagnóstica e PACT
Os autores primeiro conduziram uma análise diagnóstica através de duas topologias distintas de MAS — uma interação simétrica de Interação de Evidência Dividida (Configuração A) e um Pipeline Sequencial (Configuração B) — utilizando modelos variando de 8B a 32B de parâmetros. Eles avaliaram cinco estratégias comuns de comunicação:

1. Conteúdo Total: Encaminhar toda a saída de formato livre, incluindo rastros de raciocínio.
2. Geração Concisa: Usar modos nativos sem pensamento para produzir respostas mais curtas.
3. Apenas Conclusão: Passar apenas a resposta final/conclusão.
4. Resumo Breve: Solicitar explicitamente um resumo curto de formato livre.
5. Apenas Artefato: Passar apenas o artefato específico do papel (ex: um plano ou crítica).

Descobertas da Análise:

• Nenhuma estratégia é universalmente ideal em todas as topologias.
• Conteúdo Total é consistentemente caro e redundante.
• Geração Concisa e Resumo Breve são instáveis; elas frequentemente omitem informações relevantes para a tarefa necessárias para os agentes subsequentes.
• Apenas Conclusão funciona em pipelines (onde o contexto é fornecido pela ordem dos papéis), mas falha em interações onde a evidência está ausente.
• Apenas Artefato captura conteúdo útil, mas carece do protocolo necessário para sinalizar intenção e fundamentação, levando às vezes ao aumento de turnos de interação.

O Protocolo PACT
Com base na descoberta de que mensagens eficazes devem preservar a informação centrada na ação em vez do raciocínio privado, os autores propõem o PACT (Protocolo de Comunicação e Transmissão de Estado de Ação Protocolizado).

• Mecanismo Central: O PACT trata a comunicação inter-agente como um problema de atualização de estado público. Antes que a saída bruta de um agente ($y_t$) seja anexada ao histórico compartilhado, ela é projetada por uma função do lado do remetente ($\Pi_{PACT}$) em um registro estruturado e compacto.
• Estrutura da Mensagem: A mensagem pública consiste em três campos:
  1. AÇÃO (ACTION): Declara explicitamente o que o remetente fez ou o que o próximo agente deve fazer (clarificando a intenção).
  2. ESTADO (STATE): Registra a evidência, observações ou feedback do ambiente que fundamentam a ação (fornecendo contexto).
  3. RESULTADO (RESULT): Contém a saída acionável (ex: uma solução refinada, fato recuperado ou resultado de ferramenta).
• Fronteira de Privacidade: O PACT separa estritamente o computação privada da comunicação pública. Os agentes mantêm seus próprios rastros de raciocínio, auto-checagem e capacidades de planejamento completos; apenas o registro de ação-estado resultante é compartilhado. Isso evita que a deliberação intermediária se acumule na janela de contexto.
• Agnóstico a Harness: O protocolo é ortogonal às escolhas de design de MAS (papéis, cronogramas) e pode ser implementado como um gancho de proxy leve em sistemas existentes sem retreinamento de modelos.

Principais Contribuições

1. Análise Sistemática: Demonstrou que nenhuma política de comunicação fixa é universalmente ideal e identificou que o conteúdo da mensagem inter-agente é uma dimensão de design subexplorada, porém crítica.
2. Protocolo PACT: Introduziu um protocolo livre de treinamento e agnóstico a harness que define uma fronteira entre computação privada e comunicação pública, restringindo o histórico compartilhado a registros compactos de ação-estado.
3. Validação Empírica: Mostrou que o PACT melhora a fronteira desempenho-custo em configurações controladas de MAS e harnesses de codificação do mundo real.

Resultados Experimentais

• Configurações de MAS Controladas:
  • Evidência Dividida (Configuração A): O PACT alcançou pontuações F1 comparáveis ou superiores, reduzindo o uso de tokens em uma média de 38,7% em relação às baselines e escalas de modelos comparadas à comunicação não restringida.
  • Pipeline Sequencial (Configuração B): O PACT alcançou precisão comparável ou superior usando significativamente menos tokens. Por exemplo, no modelo Qwen3-32B, o PACT usou apenas ~19–23% dos tokens exigidos pelas baselines de Debate Multiagente, mantendo ou melhorando a precisão.
  • Ablação: Remover qualquer um dos três campos (Ação, Estado, Resultado) degradou o desempenho e aumentou o uso de tokens, confirmando a necessidade da passagem completa de ação-estado.
• Harnesses de Codificação do Mundo Real:
  • OpenHands: O PACT aumentou a taxa de resolução do SWE-bench Verified de 19,40% para 23,00% (+18 instâncias resolvidas), reduzindo os tokens por resolução em 10,3%.
  • SWE-agent: O PACT reduziu os tokens de entrada em 50,4% (de 314,6M para 156,0M) e os tokens por resolução em 47%, com um impacto negligível na taxa de resolução (de 25,6% para 24,2%).

Significância e Alegações
O artigo alega que disciplinar o conteúdo das mensagens inter-agentes é um mecanismo eficaz para reduzir o crescimento redundante do contexto. O PACT demonstra que os agentes não precisam compartilhar seus rastros de raciocínio completos para colaborar efetivamente; em vez disso, compartilhar um registro de ação-estado estruturado e fundamentado é suficiente para que os agentes subsequentes continuem a tarefa.

Os autores enfatizam que o PACT é livre de treinamento e agnóstico a harness, tornando-o uma intervenção prática de tempo de inferência para aplicações de agentes existentes. Os resultados sugerem que a "fronteira desempenho-custo" em MAS pode ser significativamente melhorada não apenas escalando modelos ou mudando a orquestração, mas definindo estritamente qual informação entra no canal de comunicação compartilhado. O artigo conclui que deixar a comunicação inter-agente como linguagem natural não restringida é ineficiente e que protocolos estruturados como o PACT são necessários para sistemas multiagentes escaláveis e de baixo custo.