HyLaT: Efficient Multi-Agent Communication via Hybrid Latent-Text Protocol
作者: Xinyi Mou, Siyuan Wang, Zejun Li, Yulan He, Zhongyu Wei
分类: cs.CL
发布日期: 2026-05-25
💡 一句话要点
HyLaT：提出一种混合隐-文本协议，用于提升多智能体通信效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 通信协议 隐空间通信 文本通信 混合通信 协同训练 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有基于文本的多智能体通信方法冗长，而隐空间方法不透明且单向，限制了效率和可解释性。
- HyLaT采用混合隐-文本协议，通过隐通道传输复杂信息，文本通道传输关键信息，兼顾效率与可解释性。
- 论文设计了两阶段训练框架，包括单智能体混合生成学习和多智能体交互协同训练，提升通信效果。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型的多智能体系统中通信协议设计方法——HyLaT，它是一种混合隐-文本通信协议。现有方法面临固有的通信困境：基于文本的方法可解释性强但冗长，而隐空间方法高效但不透明，且限于单向工作流。受多通道通信理论的启发，HyLaT通过隐通道传输精细的认知信号以提高效率，同时用自然语言表达简洁的关键信号，以保持可解释性和准确性。论文引入了一个两阶段训练框架，结合了单智能体混合生成学习和多智能体交互协同训练，使智能体能够在多轮交互中生成和解释混合消息。实验表明，HyLaT显著降低了通信开销，同时保持了有竞争力的任务性能，并在不同的设置中具有很强的泛化性和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：多智能体系统中，智能体间的有效通信至关重要。现有的基于文本的通信方法，例如直接发送自然语言消息，虽然具有良好的可解释性，但通信开销大，效率低。而基于隐空间的通信方法，例如直接传递向量表征，虽然通信效率高，但缺乏可解释性，且通常是单向的，难以支持复杂的交互。
核心思路：HyLaT的核心思路是结合文本通信和隐空间通信的优点，设计一种混合通信协议。通过隐通道传递复杂的、非关键的信息，以提高通信效率；同时，通过文本通道传递关键的、需要明确表达的信息，以保持可解释性和准确性。这种混合的方式旨在解决传统方法中存在的通信效率和可解释性之间的trade-off。
技术框架：HyLaT的整体框架包含两个主要部分：混合消息生成和混合消息理解。在消息生成阶段，智能体根据自身状态和目标，决定哪些信息通过隐通道传递，哪些信息通过文本通道传递，并将这些信息编码成混合消息。在消息理解阶段，接收方智能体解析混合消息，提取隐通道中的信息和文本通道中的信息，并将其整合到自身的决策过程中。论文还提出了一个两阶段训练框架：首先进行单智能体混合生成学习，让智能体学会生成合理的混合消息；然后进行多智能体交互协同训练，让智能体学会在交互环境中有效地利用混合消息进行通信。
关键创新：HyLaT的关键创新在于提出了混合隐-文本通信协议，并设计了相应的训练框架。与传统的单通道通信方法相比，HyLaT能够更有效地利用通信带宽，同时保持良好的可解释性。此外，两阶段训练框架也保证了智能体能够有效地学习和利用混合消息。
关键设计：在具体实现上，隐通道可以使用各种向量表征方法，例如Transformer的隐层输出。文本通道则直接使用自然语言生成模型，例如GPT系列模型。关键在于如何设计损失函数，使得智能体能够合理地分配信息到隐通道和文本通道。论文中可能使用了某种形式的正则化项，鼓励智能体尽可能地将信息放入隐通道，除非这些信息必须通过文本通道才能准确表达。具体的网络结构和参数设置可能需要根据具体的任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HyLaT在降低通信开销方面表现出色，同时保持了与现有方法相当甚至更优的任务性能。具体而言，HyLaT在多个多智能体协作任务中，显著减少了通信量，同时保证了任务完成的准确率和效率。此外，实验还验证了HyLaT在不同环境和任务设置下的泛化性和鲁棒性，表明其具有良好的应用前景。
🎯 应用场景
HyLaT适用于需要多智能体协作的各种场景，例如协同机器人、智能交通系统、分布式计算等。通过提高通信效率和可解释性，HyLaT可以降低系统开销，提高协作效率，并增强系统的可维护性和可调试性。未来，HyLaT有望应用于更复杂的智能体系统，例如人机协作系统和多模态智能体系统。
📄 摘要（原文）
Communication protocol design is a central challenge in large language model-based multi-agent systems. Existing single-channel approaches face an inherent communication trilemma: text-based methods are interpretable but verbose, while latent-space methods are efficient but opaque and limited to unidirectional workflows. Inspired by multi-channel communication theory, we propose HyLaT, a hybrid latent-text communication protocol that transmits elaborate cognitive signals through a latent channel for efficiency, while expressing concise critical signals in natural language to preserve interpretability and precision. We introduce a two-stage training framework combining single-agent hybrid generation learning and multi-agent interactive co-training, enabling agents to generate and interpret hybrid messages across multiple rounds of interaction. Experiments demonstrate that HyLaT reduces communication overhead significantly while maintaining competitive task performance, with strong generalization and robustness across diverse settings.