論文の概要: Ripple Effect Protocol: Coordinating Agent Populations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16572v1
• Date: Sat, 18 Oct 2025 16:38:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.044401
• Title: Ripple Effect Protocol: Coordinating Agent Populations
• Title（参考訳）: Ripple Effect Protocol:Coordinating Agent Populations
• Authors: Ayush Chopra, Aman Sharma, Feroz Ahmad, Luca Muscariello, Vijoy Pandey, Ramesh Raskar,
• Abstract要約: リップル効果プロトコル(Ripple Effect Protocol、REP)は、エージェントが意思決定だけでなく、軽量な感性も共有する調整プロトコルである。 これらの感度はローカルネットワークに波及し、エージェント中心の通信単独よりも高速で安定的にグループを調整できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.975464510871632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern AI agents can exchange messages using protocols such as A2A and ACP, yet these mechanisms emphasize communication over coordination. As agent populations grow, this limitation produces brittle collective behavior, where individually smart agents converge on poor group outcomes. We introduce the Ripple Effect Protocol (REP), a coordination protocol in which agents share not only their decisions but also lightweight sensitivities - signals expressing how their choices would change if key environmental variables shifted. These sensitivities ripple through local networks, enabling groups to align faster and more stably than with agent-centric communication alone. We formalize REP's protocol specification, separating required message schemas from optional aggregation rules, and evaluate it across scenarios with varying incentives and network topologies. Benchmarks across three domains: (i) supply chain cascades (Beer Game), (ii) preference aggregation in sparse networks (Movie Scheduling), and (iii) sustainable resource allocation (Fishbanks) show that REP improves coordination accuracy and efficiency over A2A by 41 to 100%, while flexibly handling multimodal sensitivity signals from LLMs. By making coordination a protocol-level capability, REP provides scalable infrastructure for the emerging Internet of Agents
• Abstract（参考訳）: 現代のAIエージェントは、A2AやACPといったプロトコルを使ってメッセージを交換できるが、これらのメカニズムは協調よりもコミュニケーションを重視する。 エージェント人口が増加するにつれて、この制限は、個々のスマートエージェントが貧弱なグループの結果に収束する不安定な集団行動を引き起こす。 リップル効果プロトコル(Ripple Effect Protocol、REP)は、エージェントが決定だけでなく、重要な環境変数がシフトした場合、選択がどのように変わるかを示す信号も共有する調整プロトコルである。 これらの感度はローカルネットワークに波及し、エージェント中心の通信単独よりも高速で安定的にグループを調整できる。 我々はREPのプロトコル仕様を形式化し、必要なメッセージスキーマを任意のアグリゲーションルールから分離し、様々なインセンティブとネットワークトポロジを持つシナリオにわたって評価する。 ベンチマークは3つのドメインにまたがる。 (i)サプライチェーンカスケード(ビールゲーム) (II)スパースネットワークにおける選好アグリゲーション(Movie Scheduling)及び 3) 持続可能な資源配分(Fishbanks)により,REPはLLMからのマルチモーダル感度信号を柔軟に処理しつつ,A2Aの調整精度と効率を41～100%向上させることが示された。 プロトコルレベルでのコーディネーションを実現することで、REPは新たなエージェントのインターネットのためのスケーラブルなインフラストラクチャを提供する。

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