Reasoning-Aware Prompt Orchestration: A Foundation Model for Multi-Agent Language Model Coordination

📄 arXiv: 2510.00326v1 📥 PDF

作者: Hassen Dhrif

分类: cs.MA, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出推理感知Prompt编排框架，用于多智能体语言模型协同推理。

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

关键词: 多智能体系统 语言模型 Prompt工程 协同推理 推理感知 动态Prompt编排 逻辑一致性

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效协调多智能体系统的推理能力，尤其是在保持逻辑一致性和可扩展性方面。
  2. 提出推理感知的Prompt编排框架，通过动态调整提示和维护上下文向量，实现智能体间的协同推理。
  3. 实验表明，该方法显著降低了推理延迟，提高了逻辑一致性，并在多智能体任务中实现了较高的成功率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型的出现促进了复杂的多智能体系统的发展，然而，通过提示工程协调它们的推理能力仍然具有挑战性。本文提出了一个具有理论基础的动态提示编排框架，旨在增强多个专业智能体之间的推理能力。该框架解决了三个核心挑战：智能体转换期间的逻辑一致性保持、推理感知的提示自适应以及分布式推理的可扩展协调。该方法使用提示模板、推理上下文向量和能力矩阵来形式化智能体状态。证明了当步长满足$α< rac{1}{2L}$时，系统收敛到稳定的协调模式，其中$L$是状态转移函数的Lipschitz常数。通过分布式架构实现，该架构动态地路由推理任务，同时保持语义连贯性。在1000个合成的多智能体对话上的实验结果表明，推理延迟降低了42%，通过ROUGE-L评分衡量的逻辑一致性提高了23%，并且在智能体转换过程中，任务完成的成功率达到了89%，没有上下文丢失。消融研究表明，共识机制是主要的性能驱动因素，同时也揭示了局限性：性能在超过10次智能体转换后会下降，并且该系统需要76.5GB的内存来支持1000个并发智能体。这些发现为多智能体系统中可扩展的推理建立了一个新的范例，为理解协调语言模型中的推理涌现提供了理论基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体系统中，如何有效协调各个智能体的推理能力，并保证在智能体之间进行任务传递时，逻辑的一致性和上下文的完整性。现有方法在处理复杂推理任务和大规模智能体协作时，面临着推理延迟高、逻辑一致性差以及上下文容易丢失等问题。

核心思路：论文的核心思路是利用Prompt编排技术，动态地调整和优化每个智能体的提示，并维护一个全局的推理上下文向量，以确保智能体之间的推理过程能够保持逻辑一致性和上下文连贯性。通过形式化智能体状态和定义状态转移函数，实现智能体之间的协同推理。

技术框架：该框架采用分布式架构，包含以下主要模块：1) 智能体状态表示模块，使用Prompt模板、推理上下文向量和能力矩阵来形式化智能体状态；2) 动态Prompt编排模块，根据智能体的状态和任务需求，动态地调整Prompt；3) 推理任务路由模块，负责将推理任务分配给合适的智能体；4) 共识机制模块，用于协调不同智能体的推理结果，确保逻辑一致性。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了推理感知的Prompt编排方法，能够根据智能体的状态和任务需求，动态地调整Prompt，从而提高推理效率和逻辑一致性。此外，论文还提供了系统收敛性的理论证明，为理解多智能体系统的协同推理提供了理论基础。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用Prompt模板来表示智能体状态，方便进行Prompt的动态调整；2) 引入推理上下文向量，用于维护智能体之间的上下文信息；3) 设计了共识机制，用于协调不同智能体的推理结果。论文证明了当步长满足$α< rac{1}{2L}$时，系统收敛到稳定的协调模式，其中$L$是状态转移函数的Lipschitz常数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在1000个合成的多智能体对话中，推理延迟降低了42%，逻辑一致性（ROUGE-L评分）提高了23%，任务完成成功率达到89%。消融实验表明，共识机制是性能提升的主要驱动因素。但性能在超过10次智能体转换后会下降，且系统需要76.5GB内存来支持1000个并发智能体。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、自动化决策、协同设计等领域。例如，在智能客服中，多个智能体可以协同处理用户咨询，提高服务效率和质量。在自动化决策中，多个智能体可以协同分析数据，做出更准确的决策。在协同设计中，多个智能体可以协同完成设计任务，提高设计效率和创新性。

📄 摘要（原文）

The emergence of large language models has enabled sophisticated multi-agent systems, yet coordinating their reasoning capabilities through prompt engineering remains challenging. We present a theoretically-grounded framework for dynamic prompt orchestration that enhances reasoning across multiple specialized agents. This framework addresses three core challenges: logical consistency preservation during agent transitions, reasoning-aware prompt adaptation, and scalable coordination of distributed inference. Our approach formalizes agent states using prompt templates, reasoning context vectors, and capability matrices. We prove system convergence to stable coordination patterns when step sizes satisfy $α< \frac{1}{2L}$ where $L$ is the Lipschitz constant of the state transition function. We implement this through a distributed architecture that dynamically routes reasoning tasks while maintaining semantic coherence. Experimental results on 1,000 synthetic multi-agent conversations demonstrate a 42% reduction in reasoning latency, a 23% improvement in logical consistency measured by ROUGE-L score, and an 89% success rate for task completion without context loss across agent transitions. Ablation studies identify the consensus mechanism as the primary performance driver, while revealing limitations: performance degrades beyond 10 agent transitions, and the system requires 76.5GB memory for 1,000 concurrent agents. These findings establish a new paradigm for scalable reasoning in multi-agent systems, providing theoretical foundations for understanding reasoning emergence across coordinated language models.