Optima：提升通信效率與任務管理的創新訓練框架

Optima是一款由清華大學研發的先進框架，旨在優化基于大型語言模型（LLM）的多智能體系統（MAS）。通過一個迭代的生成、排名、選擇和訓練過程，Optima顯著提升了通信效率與任務執行效果。此框架在任務性能、令牌使用效率和通信可讀性之間取得了良好平衡，探索了多種強化學習算法，并結合蒙特卡洛樹搜索（MCTS）技術生成高質量的訓練數據。Optima在多智能體任務中表現優異，超越了單一智能體基線及傳統MAS，性能提升可達2.8倍，同時減少了令牌的使用量，為高效推理計算及優化推理時間擴展法則帶來了新的可能性。

Optima是什么

Optima是清華大學推出的一種創新框架，專門用于優化基于大型語言模型（LLM）的多智能體系統（MAS）。它依賴于迭代的生成、排名、選擇和訓練過程，顯著提升了任務的完成效率和通信的有效性。通過平衡任務表現、令牌效率和通信的可讀性，Optima深入探索了多種強化學習算法，并整合了蒙特卡洛樹搜索技術，旨在生成高質量的訓練數據。在多智能體任務中，Optima的表現遠超單智能體基線及傳統的MAS架構，實現了高達2.8倍的性能提升，并有效減少了令牌的使用。其提升的效率為更高效的推理計算和優化的推理時間擴展法則提供了新的機遇。

Optima的主要功能

• 提升通信效率：優化多智能體系統中的通信，減少完成任務所需的令牌數量，從而提高整體通信效率。
• 增強任務性能：通過迭代訓練和獎勵函數的合理設計，提高智能體在復雜任務中的表現，適用于信息不對稱問答和復雜推理任務。
• 支持可擴展性：確保多智能體系統在處理更大規模和復雜任務時依然高效，從而提升系統的可擴展性。
• 改進推理時間擴展法則：減少令牌使用，為在低計算成本下實現更優性能提供可能性。

Optima的技術原理

• 迭代訓練過程：采用生成、排名、選擇和訓練的迭代模式，逐步優化智能體的行為表現。
• 獎勵函數設計：通過設計合理的獎勵函數，平衡任務性能、令牌效率與通信可讀性，指導智能體在保持通信效率的同時完成任務。
• 多種強化學習算法：探索多種強化學習算法，包括監督式微調、直接偏好優化及混合方法，以優化智能體的行為。
• 蒙特卡洛樹搜索技術：結合MCTS啟發式方法，將對話過程視為樹節點，探索多樣化的交互路徑，以生成高質量的DPO訓練數據。
• 多目標優化：針對多個目標進行優化，提升任務性能的同時關注通信效率和輸出的可解釋性。

Optima的項目地址

• 項目官網：chenweize1998.github.io/optima-project-page
• GitHub倉庫：https://github.com/thunlp/Optima
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.08115

Optima的應用場景

• 信息不對稱問答：在問答系統中，當問題的答案需要整合多個信息來源時，Optima優化智能體間的溝通，從而提升答案的準確性與響應速度。
• 復雜推理任務：對于需要多步推理的問題（如法律案例分析和科學問題解答），Optima幫助智能體更有效地協作，得出準確的結論。
• 軟件開發：在軟件開發過程中，Optima協調不同功能模塊的開發，通過智能體間的有效溝通優化開發流程，提升代碼質量。
• 決策支持系統：在商業決策或政策制定中，Optima幫助多個決策者或智能體共享信息、討論方案，從而達成。
• 多智能體游戲：在需要多個玩家或智能體協作的游戲中，Optima優化玩家間的溝通策略，提高團隊合作效率。

常見問題

• Optima的主要優勢是什么？Optima通過優化通信和任務執行效率，顯著提升多智能體系統的整體表現，適用于復雜的任務場景。
• 如何開始使用Optima？用戶可以訪問Optima的官網或GitHub倉庫，獲取詳細的使用說明和示例。
• Optima適用于哪些行業？Optima的應用廣泛，涵蓋了問答系統、軟件開發、決策支持等多個領域。