HyperAgent: Leveraging Hypergraphs for Topology Optimization in Multi-Agent Communication
作者: Heng Zhang, Yuling Shi, Xiaodong Gu, Zijian Zhang, Haochen You, Lubin Gan, Yilei Yuan, Jin Huang
分类: cs.MA, cs.GR
发布日期: 2025-10-12 (更新: 2025-12-22)
备注: This submission has been withdrawn by the authors due to a fundamental error in the methodology that affects the validity of the main results
💡 一句话要点
HyperAgent：利用超图优化多智能体通信拓扑，提升协作效率与任务适应性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 超图 通信拓扑优化 群体协作 变分自编码器
📋 核心要点
- 现有方法在多智能体系统中依赖成对边表示，无法有效建模群体协作关系，限制了智能体间的复杂交互。
- HyperAgent利用超图直接表示多智能体间的关系，并通过超图卷积实现高效的信息聚合，提升协作效率。
- HyperAgent结合变分自编码器动态调整超图拓扑，在GSM8K上达到95.07%准确率，并降低25.33%的token消耗。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于超图的框架HyperAgent，用于优化多智能体通信拓扑，并有效捕获群体协作模式。现有方法依赖于图结构中的成对边表示，难以捕捉多个智能体之间的关系，且通信拓扑设计的任务适应性有限，导致简单任务通信成本过高，复杂场景协调不足。HyperAgent使用超边连接同一子任务中的多个智能体，并采用超图卷积层实现协作组内的一步信息聚合。此外，它还结合了带有稀疏正则化的变分自编码器框架，以根据任务复杂度动态调整超图拓扑。实验结果表明，HyperAgent在性能和效率方面均优于现有方法。例如，在GSM8K数据集上，HyperAgent实现了95.07%的准确率，同时减少了25.33%的token消耗，展示了基于超图优化在多智能体通信中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于大型语言模型的多智能体系统，在通信拓扑设计上存在局限性。传统方法使用图结构中的边来表示智能体之间的成对关系，无法有效捕捉多个智能体之间的复杂协作模式。此外，通信拓扑通常是固定的，缺乏任务适应性，导致在简单任务中通信成本过高，而在复杂任务中协调不足。这些问题限制了多智能体系统的可扩展性和实际部署。
核心思路：HyperAgent的核心思路是利用超图来表示多智能体之间的通信拓扑。超图允许一条超边连接多个顶点（智能体），从而能够直接建模群体协作关系。通过动态调整超图的结构，可以使通信拓扑适应不同的任务复杂度，提高通信效率和协作效果。
技术框架：HyperAgent框架主要包含以下几个模块：1) 超图构建模块，根据任务需求和智能体之间的关系构建初始超图；2) 超图卷积模块，利用超图卷积层进行信息聚合，使智能体能够从协作组内的其他智能体获取信息；3) 拓扑优化模块，使用带有稀疏正则化的变分自编码器动态调整超图拓扑，以适应不同的任务复杂度；4) 智能体决策模块，根据聚合后的信息做出决策。整个流程是端到端可训练的。
关键创新：HyperAgent的关键创新在于使用超图来表示多智能体通信拓扑，并结合超图卷积和变分自编码器实现动态拓扑优化。与传统的基于边的图结构相比，超图能够更直接地建模群体协作关系，提高信息聚合效率。动态拓扑优化则使系统能够根据任务复杂度自适应地调整通信策略，从而提高整体性能。
关键设计：HyperAgent使用超图卷积层进行信息聚合，其核心思想是将中心节点的特征与其所在超边上的其他节点的特征进行聚合。拓扑优化模块使用变分自编码器（VAE），并添加了稀疏正则化项，鼓励生成稀疏的超图结构，从而降低通信成本。损失函数包括重构损失、KL散度损失和稀疏正则化损失。具体超图卷积层的设计和VAE的参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HyperAgent在多个任务上均优于现有方法。例如，在GSM8K数据集上，HyperAgent实现了95.07%的准确率，相比基线方法有显著提升，同时减少了25.33%的token消耗，表明其在提高性能的同时降低了通信成本。这些结果验证了基于超图优化在多智能体通信中的有效性。
🎯 应用场景
HyperAgent可应用于需要多智能体协作的各种场景，如自动驾驶、机器人协同、分布式计算、金融交易等。通过优化通信拓扑和提高协作效率，HyperAgent能够提升多智能体系统的整体性能和鲁棒性，降低通信成本，并促进更智能、更高效的协作。
📄 摘要（原文）
Recent advances in large language model-powered multi-agent systems have demonstrated remarkable collective intelligence through effective communication. However, existing approaches face two primary challenges: (i) \textit{Ineffective group collaboration modeling}, as they rely on pairwise edge representations in graph structures, limiting their ability to capture relationships among multiple agents; and (ii) \textit{Limited task-adaptiveness in communication topology design}, leading to excessive communication cost for simple tasks and insufficient coordination for complex scenarios. These issues restrict the scalability and practical deployment of adaptive collaboration frameworks. To address these challenges, we propose \textbf{HyperAgent}, a hypergraph-based framework that optimizes communication topologies and effectively captures group collaboration patterns using direct hyperedge representations. Unlike edge-based approaches, HyperAgent uses hyperedges to link multiple agents within the same subtask and employs hypergraph convolutional layers to achieve one-step information aggregation in collaboration groups. Additionally, it incorporates a variational autoencoder framework with sparsity regularization to dynamically adjust hypergraph topologies based on task complexity. Experiments highlight the superiority of HyperAgent in both performance and efficiency. For instance, on GSM8K, HyperAgent achieves 95.07\% accuracy while reducing token consumption by 25.33\%, demonstrating the potential of hypergraph-based optimization for multi-agent communication.