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🎯 "智能体聊爆服务器？这个框架让AI对话成本砍到脚踝价！"
大家好，我是蚝油菜花。当开发者还在为智能体对话的API账单瑟瑟发抖时，这个来自同济与港中文的黑科技正在重构多智能体通信规则！
你是否经历过这些窒息时刻：
- 💸 6个智能体讨论数学题，账单比大学生月生活费还高
- 🤖 恶意消息在智能体群聊中疯狂传播，系统直接宕机
- 📊 想优化通信拓扑，却发现传统方法消耗$43却只提升3%性能...
今天要解构的 AgentPrune ，正是破解这些难题的「通信手术刀」！这个ICLR'25收录的框架用三大创新重塑多智能体协作：
- ✅ 成本粉碎机：仅需$5.6成本实现$43.7的效果，通信量直降72.8%
- ✅ 安全防护罩：自动过滤恶意消息，对抗攻击防御成功率提升10.8%
- ✅ 即插即用：完美适配AutoGen/GPTSwarm等主流框架，5行代码完成部署
已有团队用它处理千级智能体协作任务，接下来将揭秘这个通信优化的底层逻辑！
🚀 快速阅读
- AgentPrune通过创新的时空图建模与剪枝技术优化多智能体通信效率。
- 核心功能：实现72.8%通信量削减，防御三类对抗攻击，无缝集成主流框架
- 技术原理：时空图建模捕捉跨轮对话关系，低秩稀疏掩码实现精准剪枝
AgentPrune 是什么
AgentPrune是同济大学联合香港中文大学研发的多智能体通信优化框架，其核心突破在于将复杂对话关系建模为时空拓扑网络。该框架通过动态分析智能体间的信息交互模式，智能识别冗余或有害的通信内容。
基于参数化图掩码技术，AgentPrune能够在训练初期完成通信拓扑优化，生成精简高效的对话路径。实验显示，在数学推理、代码生成等任务中，该框架仅消耗传统方法5.6%的成本即可达到同等性能水平。
AgentPrune 的主要功能
- 通信量压缩：通过一次性剪枝技术，平均减少72.8%的token消耗
- 对抗防御：有效识别并拦截恶意消息，系统稳定性提升10.8%
- 跨框架兼容：支持AutoGen/GPTSwarm等主流多智能体开发框架
- 动态优化：时空图建模同时捕获轮内和跨轮对话依赖关系
AgentPrune 的技术原理
- 时空图建模：将智能体对话分解为空间边（同轮交互）和时间边（跨轮记忆）
- 低秩稀疏掩码：采用矩阵低秩分解技术，自动识别关键通信路径
- 梯度策略优化：通过策略梯度方法最大化系统效用，最小化冗余通信
- 对抗训练机制：在剪枝过程中引入噪声扰动，增强系统鲁棒性
如何运行 AgentPrune
1. 环境配置
conda create -n agentprune python=3.10
conda activate agentprune
pip install -r requirements.txt
2. 数据集准备
在dataset目录下按以下结构存放数据：
dataset
└── mmlu
└── data
└── humaneval
└── humaneval-py.jsonl
3. API密钥配置
在.env文件中填写：
BASE_URL = ""
API_KEY = ""
4. 运行测试
python experiments/run_mmlu.py --agent_nums 6 --mode FakeAGFull --batch_size 4
资源
- GitHub 仓库：https://github.com/yanweiyue/AgentPrune
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