Learning to Choose: An Empowerment-Guided Multi-Agent System with semantic communication for Adaptive Method Selection
作者: Geremy Loachamín-Suntaxi, Robert Lazar, Dimitrios G. Giovanis, Ioannis G. Kevrekidis, Eleni D. Koronaki
分类: cs.AI
发布日期: 2026-05-28
💡 一句话要点
提出一种基于赋权的语义通信多智能体系统，用于自适应方法选择。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 语义通信 赋权 自适应决策 科学计算 LLM智能体 语义漂移
📋 核心要点
- 现有科学计算工作流的自动化面临挑战，尤其是在多智能体系统中，智能体意图与行动之间的不一致会导致语义漂移。
- 论文提出一种基于赋权的多智能体框架，通过语义通信和检查点机制，保证动作-结果的保真度，从而避免语义漂移。
- 实验表明，该框架能够提高策略学习的收敛性、鲁棒性，并增强对新问题的适应性，优于未进行语义一致性保证的系统。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种多智能体框架，该框架结合了上下文老虎机、结构化的智能体间通信以及语义检查点，以保证整个流程中动作-结果的保真度。该系统集成了专业的大型语言模型（LLM）智能体、基于基础的（grounded）代码生成和自修复执行循环，构建了一个自适应决策架构。通过赋权的视角解读该框架，表明可靠的自主学习不仅需要识别高质量的动作，还需要保持其在智能体间传播的完整性。使用敏感性分析和不确定性量化工作流作为代表性案例研究，证明了未经检查的语义漂移会降低策略学习的效果，而所提出的框架可以改善收敛性、鲁棒性以及对新问题环境的适应性。这些结果表明，科学多智能体系统的一个更广泛的设计原则是：自适应决策必须与明确的机制相结合，以保证计算流程中的语义一致性和可靠的信息流。
🔬 方法详解
问题定义：在多智能体科学计算工作流中，由于各个智能体之间的意图和行动可能存在偏差，导致最终执行的流程不再反映最初选择的策略，从而产生语义漂移。这种语义漂移会损害下游的评估和自适应过程，使得系统难以学习到有效的策略。现有方法缺乏对智能体间语义一致性的有效保证机制，容易导致策略学习效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是通过引入语义检查点和结构化的智能体间通信，来保证在整个多智能体流程中，动作和结果之间的对应关系保持一致。通过这种方式，可以避免语义漂移，提高策略学习的可靠性和效率。同时，利用赋权的概念，指导智能体选择能够最大化其影响力的行动。
技术框架：该框架包含多个LLM智能体，每个智能体负责特定的任务。智能体之间通过结构化的语义通信进行信息传递，确保信息在传递过程中不会丢失或扭曲。在关键步骤设置语义检查点，验证智能体的行动是否符合预期，并对不一致的情况进行纠正。整个系统采用自适应决策架构，利用上下文老虎机选择合适的计算策略。此外，系统还包含基于基础的代码生成模块和自修复执行循环，以确保代码的正确执行和系统的稳定性。
关键创新：最重要的创新点在于将赋权的概念引入到多智能体系统中，并结合语义通信和检查点机制，实现了对语义漂移的有效控制。与现有方法相比，该框架不仅关注智能体行动的质量，更关注行动在智能体间传播的完整性，从而保证了策略学习的可靠性。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 使用上下文老虎机进行策略选择，根据当前环境选择最优的行动；2) 设计结构化的语义通信协议，确保智能体间的信息传递准确无误；3) 设置语义检查点，验证智能体的行动是否符合预期，并进行必要的纠正；4) 利用自修复执行循环，处理代码执行过程中出现的错误，保证系统的稳定性。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在敏感性分析和不确定性量化任务中，能够显著提高策略学习的收敛速度和鲁棒性。与没有语义一致性保证的基线系统相比，该框架能够更快地找到最优策略，并且对新问题的适应性更强。具体性能数据未知，但论文强调了在不同问题背景下，该框架均优于基线系统。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要自动化科学计算工作流的领域，例如敏感性分析、不确定性量化、实验设计、材料发现等。通过提高多智能体系统的可靠性和效率，可以加速科学研究的进程，并降低人工干预的需求。未来，该框架可以扩展到更复杂的科学计算任务中，并与其他AI技术相结合，实现更高级别的自动化和智能化。
📄 摘要（原文）
Automating scientific computing workflows requires more than generating executable code: autonomous systems must also select appropriate computational strategies, implement them faithfully, and ensure that the resulting outcomes remain causally attributable to the decisions that produced them. In multi-agent pipelines, this process is particularly fragile, as small inconsistencies between agent intentions and actions can lead to semantic drift, where the eventually executed procedure no longer reflects the originally selected strategy, thereby corrupting downstream evaluation and adaptation. In this work, motivated by the ATHENA framework (Toscano et al., 2025; Toscano et al., 2026) and the concept of empowerment (Yiu et al., 2025), we introduce a multi-agent framework that combines contextual bandits with structured inter-agent communication and, most importantly, semantic checkpoints that preserve action-outcome fidelity throughout the pipeline. The system integrates specialized large language model (LLM) agents, grounded code generation, and self-healing execution loops within an adaptive decision-making architecture. Interpreting the framework through the lens of empowerment, we show that reliable autonomous learning requires not only identifying high-quality actions, but also preserving the integrity of their propagation across agents. Using sensitivity analysis and uncertainty quantification workflows as representative case studies, we demonstrate that unchecked semantic drift degrades policy learning, whereas the proposed framework improves convergence, robustness, and adaptation to novel problem contexts. These results suggest a broader design principle for scientific multi-agent systems: adaptive decision-making must be coupled with explicit mechanisms that guarantee semantic consistency and reliable information flow across the computational pipeline.