Que devraient dire les agents ? Communication action-état pour des systèmes multi-agents efficaces

Résumé

Les systèmes multi-agents (SMA) construits sur de grands modèles de langage sont généralement organisés autour de rôles, de pipelines et de plannings de tours, tandis que le contenu que les agents se transmettent entre eux est souvent laissé sous forme de langage naturel non contraint. Cependant, cette communication libre peut rapidement gonfler l'utilisation de tokens, consommer la fenêtre de contexte partagée et, en fin de compte, affecter à la fois les performances du système et le coût d'inférence. Nous analysons cinq stratégies de communication inter-agents courantes dans deux topologies de SMA, et constatons qu'aucune stratégie fixe n'est universellement optimale. Au lieu de cela, les messages inter-agents efficaces préservent systématiquement les informations centrées sur l'action nécessaires aux agents en aval. Sur cette base, nous proposons le PACT (Protocolized Action-state Communication and Transmission), qui considère la communication inter-agents comme un problème de mise à jour d'état publique et projette chaque sortie brute d'agent dans un enregistrement d'état d'action compact avant qu'elle n'entre dans l'historique partagé. À travers différentes topologies de SMA, PACT améliore systématiquement le compromis performance-coût, obtenant des performances de tâche comparables ou supérieures avec nettement moins de tokens. Les gains s'étendent aux environnements de codage de production : PACT augmente le taux de résolution d'OpenHands avec 10 % de tokens en moins par résolu, et est neutre en résolution sur SWE-agent tout en réduisant de moitié les tokens d'entrée. Notre code est disponible publiquement à l'adresse https://github.com/iNLP-Lab/PACT.

English

Multi-agent systems (MAS) built on large language models are typically organized around roles, pipelines, and turn schedules, while the content that agents pass to one another is often left as unconstrained natural language. However, this free-form communication can rapidly inflate token usage, consume the shared context window, and ultimately affect both system performance and inference cost. We analyze five common inter-agent communication strategies across two MAS topologies, finding that no fixed strategy is universally optimal. Instead, effective inter-agent messages consistently preserve action-centered information needed by downstream agents. Building on this, we propose the PACT (Protocolized Action-state Communication and Transmission), which treats inter-agent communication as a public state-update problem and projects each raw agent output into a compact action-state record before it enters shared history. Across different MAS topologies, PACT consistently improves the performance-cost trade-off, achieving comparable or stronger task performance with substantially fewer tokens. The gains extend to production coding harnesses: PACT lifts OpenHands' resolve rate at -10% tokens-per-resolved, and is resolve-neutral on SWE-agent while halving input tokens. Our code is publicly available at https://github.com/iNLP-Lab/PACT.