TopoDIM: 다양한 상호작용 모드를 위한 멀티 에이전트 시스템의 일회성 토폴로지 생성

TopoDIM: One-shot Topology Generation of Diverse Interaction Modes for Multi-Agent Systems

LLM 기반 멀티 에이전트 시스템에서 통신 토폴로지를 최적화하는 것은 집단 지능을 가능하게 하는 데 매우 중요합니다. 기존 방법은 주로 시공간적 상호작용 패러다임에 의존하며, 다중 라운드 대화의 순차적 실행은 높은 지연 시간과 계산 비용을 초래합니다. 최근 연구에서 평가 및 토론 메커니즘이 멀티 에이전트 시스템의 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있다는 점에 착안하여, 우리는 다양한 상호작용 모드를 갖춘 일회성 토폴로지 생성 프레임워크인 TopoDIM을 제안합니다. TopoDIM은 분산 실행을 통해 적응성과 프라이버시를 향상시키도록 설계되었으며, 에이전트들이 반복적인 조정 없이 다양한 통신 구조를 자율적으로 구축할 수 있도록 하여 토큰 효율성을 높이고 작업 성능을 향상시킵니다. 실험 결과, TopoDIM은 최첨단 방법보다 총 토큰 소비량을 46.41% 줄이고 평균 성능을 1.50% 향상시키는 것으로 나타났습니다. 또한, 이 프레임워크는 다양한 에이전트 간의 통신을 구성하는 데 강력한 적응성을 보여줍니다. 코드: https://anonymous.4open.science/r/TopoDIM-8D35/

Optimizing communication topology in LLM-based multi-agent system is critical for enabling collective intelligence. Existing methods mainly rely on spatio-temporal interaction paradigms, where the sequential execution of multi-round dialogues incurs high latency and computation. Motivated by the recent insights that evaluation and debate mechanisms can improve problem-solving in multi-agent systems, we propose TopoDIM, a framework for one-shot Topology generation with Diverse Interaction Modes. Designed for decentralized execution to enhance adaptability and privacy, TopoDIM enables agents to autonomously construct heterogeneous communication without iterative coordination, achieving token efficiency and improved task performance. Experiments demonstrate that TopoDIM reduces total token consumption by 46.41% while improving average performance by 1.50% over state-of-the-art methods. Moreover, the framework exhibits strong adaptability in organizing communication among heterogeneous agents. Code is available at: https://anonymous.4open.science/r/TopoDIM-8D35/