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 动态Prompt编排

📋 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更高的成功率。

📝 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个合成多智能体对话上的实验结果表明，推理延迟降低了42%，ROUGE-L得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%，且没有上下文丢失。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，并且系统需要76.5GB内存才能支持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，同时保证逻辑一致性和可扩展性的问题。现有方法在智能体转换过程中容易丢失上下文信息，导致推理延迟增加和逻辑错误。此外，随着智能体数量的增加，协调的复杂性也呈指数级增长。

核心思路：论文的核心思路是通过动态的Prompt编排，使各个智能体能够根据当前的推理状态和任务需求，自适应地调整提示，从而实现协同推理。通过维护推理上下文向量，保证在智能体转换过程中信息的连续性。同时，采用分布式架构，实现可扩展的协调。

技术框架：整体架构包含以下几个主要模块：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) 提示自适应模块：根据当前的推理状态和任务需求，动态调整Prompt。3) 任务路由模块：将推理任务动态地路由到合适的智能体。4) 共识机制模块：用于在智能体之间达成共识，保证逻辑一致性。

关键创新：最重要的技术创新点在于推理感知的Prompt编排，它能够根据当前的推理状态和任务需求，动态调整Prompt，从而实现协同推理。与现有方法相比，该方法能够更好地保持逻辑一致性，并实现可扩展的协调。

关键设计：论文中一个关键的设计是步长$α$的选取，需要满足$α< rac{1}{2L}$，其中$L$是状态转移函数的Lipschitz常数。这个条件保证了系统能够收敛到稳定的协调模式。此外，共识机制的设计也至关重要，它直接影响到逻辑一致性的效果。具体的共识算法细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在1000个合成多智能体对话中，推理延迟降低了42%，ROUGE-L得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%，且没有上下文丢失。消融研究表明，共识机制是主要的性能驱动因素。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多智能体协同推理的场景，例如：智能客服、自动化决策、复杂问题求解等。通过该框架，可以构建更加智能、高效的多智能体系统，提升问题解决能力和用户体验。未来，该技术有望在机器人协作、自动驾驶等领域发挥重要作用。

📄 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.