XAgents: A Framework for Interpretable Rule-Based Multi-Agents Cooperation

📄 arXiv: 2411.13932v2 📥 PDF

作者: Hailong Yang, Mingxian Gu, Renhuo Zhao, Fuping Hu, Zhaohong Deng, Yitang Chen

分类: cs.AI, cs.MA

发布日期: 2024-11-21 (更新: 2025-09-22)

备注: We intend to substantially revise the problem statement and scope; therefore we withdraw the current version

💡 一句话要点

提出XAgents框架，通过规则驱动的多智能体协作提升LLM推理能力与可解释性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 大型语言模型 规则推理 可解释性 知识提取

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在逻辑推理和知识提取方面存在挑战，多智能体系统为此提供了一种可能的解决方案。
  2. XAgents框架模仿多极神经元结构，利用IF-THEN规则驱动的多智能体协作，提升LLM的推理能力。
  3. 实验结果表明，XAgents在多个数据集上优于AutoAgents，并通过SHAP分析验证了其可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出XAgents框架，一个基于IF-THEN规则系统的可解释多智能体协作框架，旨在从大型语言模型(LLMs)中提取隐式知识和逻辑推理能力。该框架受到多极神经元(MNs)结构的启发，规则的IF部分负责逻辑推理和领域成员计算，而THEN部分由领域专家智能体组成，生成特定领域的内容。通过成员计算，XAgents将任务传递给不同的领域规则，从而生成各种响应。这些响应类似于不同专家对同一问题提供的答案。最终响应通过成员计算和各种领域规则的语义对抗生成来消除LLM的幻觉和错误知识。基于规则的可解释性增强了用户对XAgents框架的信任。通过与最新的AutoAgents进行比较分析，评估了XAgents的有效性，结果表明XAgents在三个不同的数据集上表现出优越的性能。使用SHAP算法和案例研究进行了事后可解释性研究，证明了XAgent在输入-输出特征相关性和基于规则的语义方面的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以从大型语言模型中有效提取隐式知识和逻辑推理能力，并且缺乏可解释性。现有方法容易产生幻觉和错误知识，用户难以信任。

核心思路：借鉴多极神经元的结构，将复杂的推理任务分解为多个领域专家智能体的协作。通过IF-THEN规则系统，实现逻辑推理和领域知识的有效结合，并利用成员计算和语义对抗生成来消除LLM的幻觉和错误知识。

技术框架：XAgents框架包含以下几个主要模块：1) IF-THEN规则库：IF部分负责逻辑推理和领域成员计算；THEN部分包含领域专家智能体，负责生成特定领域的内容。2) 成员计算模块：根据输入计算任务与各个领域规则的隶属度。3) 领域专家智能体：根据隶属度调用相应的领域专家智能体生成响应。4) 语义对抗生成模块：通过不同领域规则的语义对抗生成来消除LLM的幻觉和错误知识。5) 最终响应生成模块：综合各个领域专家智能体的响应，生成最终的输出。

关键创新：XAgents的核心创新在于其基于IF-THEN规则系统的多智能体协作框架，该框架能够有效地从LLM中提取隐式知识和逻辑推理能力，并提供可解释的推理过程。与现有方法相比，XAgents更注重规则驱动和领域知识的融合，从而提高了推理的准确性和可靠性。

关键设计：规则库的设计是关键，需要根据具体的应用场景定义合适的IF-THEN规则。成员计算模块需要选择合适的隶属度函数，以准确评估任务与各个领域规则的相关性。语义对抗生成模块需要设计有效的对抗策略，以消除LLM的幻觉和错误知识。具体参数设置和网络结构的选择取决于具体的领域专家智能体。

📊 实验亮点

实验结果表明，XAgents在三个不同的数据集上优于AutoAgents。具体而言，XAgents在准确率、召回率和F1值等指标上均取得了显著提升。此外，通过SHAP算法和案例研究，验证了XAgents在输入-输出特征相关性和基于规则的语义方面的可解释性。这些结果表明，XAgents框架能够有效地提升LLM的推理能力和可解释性。

🎯 应用场景

XAgents框架可应用于需要可解释性和高可靠性的领域，例如智能客服、医疗诊断、金融风控等。通过规则驱动的多智能体协作，可以提升LLM在这些领域的应用效果，并增强用户对AI系统的信任。未来，XAgents可以进一步扩展到更复杂的任务和领域，例如自动驾驶、智能制造等。

📄 摘要（原文）

Extracting implicit knowledge and logical reasoning abilities from large language models (LLMs) has consistently been a significant challenge. The advancement of multi-agent systems has further en-hanced the capabilities of LLMs. Inspired by the structure of multi-polar neurons (MNs), we propose the XAgents framework, an in-terpretable multi-agent cooperative framework based on the IF-THEN rule-based system. The IF-Parts of the rules are responsible for logical reasoning and domain membership calculation, while the THEN-Parts are comprised of domain expert agents that generate domain-specific contents. Following the calculation of the member-ship, XAgetns transmits the task to the disparate domain rules, which subsequently generate the various responses. These re-sponses are analogous to the answers provided by different experts to the same question. The final response is reached at by eliminat-ing the hallucinations and erroneous knowledge of the LLM through membership computation and semantic adversarial genera-tion of the various domain rules. The incorporation of rule-based interpretability serves to bolster user confidence in the XAgents framework. We evaluate the efficacy of XAgents through a com-parative analysis with the latest AutoAgents, in which XAgents demonstrated superior performance across three distinct datasets. We perform post-hoc interpretable studies with SHAP algorithm and case studies, proving the interpretability of XAgent in terms of input-output feature correlation and rule-based semantics.