커뮤니케이션에서 완성까지: 지능형 다중 에이전트 커뮤니케이션을 활용한 협업 워크플로우 모델링

Communication to Completion: Modeling Collaborative Workflows with Intelligent Multi-Agent Communication

October 22, 2025

저자: Yiming Lu, Xun Wang, Simin Ma, Shujian Liu, Sathish Reddy Indurthi, Song Wang, Haoyun Deng, Fei Liu, Kaiqiang Song

cs.AI

초록

복잡한 작업을 위한 작업 공간에서의 팀워크는 다양한 커뮤니케이션 전략을 필요로 하지만, 현재의 다중 에이전트 LLM 시스템에는 작업 지향적 커뮤니케이션을 위한 체계적인 프레임워크가 부족합니다. 우리는 이 격차를 해결하기 위한 확장 가능한 프레임워크인 Communication to Completion(C2C)을 소개합니다. C2C는 두 가지 핵심 혁신을 통해 이를 해결합니다: (1) 작업 효율성에 직접적인 영향을 미치는 새로운 지표인 에이전트 작업 정렬도(AF)와 (2) 단계적 실행과 지능형 커뮤니케이션 의사결정을 통합한 순차적 액션 프레임워크입니다. C2C는 에이전트가 비용 인식형 커뮤니케이션 선택을 할 수 있게 하여, 표적화된 상호작용을 통해 작업 이해도를 동적으로 향상시킵니다. 우리는 C2C를 3가지 복잡도 계층과 5명에서 17명에 이르는 다양한 에이전트 규모의 현실적인 코딩 워크플로우에서 평가했으며, 커뮤니케이션 없음 및 고정 단계 기준선과 비교했습니다. 결과에 따르면 C2C는 허용 가능한 커뮤니케이션 비용으로 작업 완료 시간을 약 40% 단축했습니다. 이 프레임워크는 표준 구성에서 모든 작업을 성공적으로 완료하며 대규모에서도 효과를 유지합니다. C2C는 다중 에이전트 시스템에서 커뮤니케이션 효과성을 측정하는 이론적 기반과 복잡한 협업 작업을 위한 실용적인 프레임워크를 모두 확립합니다.

English

Teamwork in workspace for complex tasks requires diverse communication strategies, but current multi-agent LLM systems lack systematic frameworks for task oriented communication. We introduce Communication to Completion (C2C), a scalable framework that addresses this gap through two key innovations: (1) the Alignment Factor (AF), a novel metric quantifying agent task alignment that directly impacts work efficiency, and (2) a Sequential Action Framework that integrates stepwise execution with intelligent communication decisions. C2C enables agents to make cost aware communication choices, dynamically improving task understanding through targeted interactions. We evaluated C2C on realistic coding workflows across three complexity tiers and team sizes from 5 to 17 agents, comparing against no communication and fixed steps baselines. The results show that C2C reduces the task completion time by about 40% with acceptable communication costs. The framework completes all tasks successfully in standard configurations and maintains effectiveness at scale. C2C establishes both a theoretical foundation for measuring communication effectiveness in multi-agent systems and a practical framework for complex collaborative tasks.