論文の概要: Bayes-Sufficient Compression Is Not Enough: How Does Communication Help Multi-Agent Systems?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03769v1
- Date: Tue, 29 Sep 2026 03:43:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 05:17:35.409739
- Title: Bayes-Sufficient Compression Is Not Enough: How Does Communication Help Multi-Agent Systems?
- Title（参考訳）: ベイズに十分な圧縮は十分ではない:コミュニケーションはマルチエージェントシステムにどのように役立つのか?
- Abstract要約: マルチエージェントLLMシステムは、広いコンテキストの送信者と限られたローカルビューのエグゼキュータをペアにしている。
我々は、短いメッセージが実行者の次の決定を改善するとき、生のコンテキストが望ましいとき、より強い送信者が助けられるときについて調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.57535830364468
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-agent LLM systems pair a sender with broad context and an executor with a limited local view. We study when a short message improves the executor's next decision, when raw context is preferable, and when a stronger sender helps. Our framework, \emph{receiver-relative bounded coordination}, expresses message utility as receiver gain minus protocol tax. Compression beats raw context when tax savings exceed losses from omitted information and decoder mismatch. Even \emph{Bayes-sufficient} compression can fail when a bounded executor cannot use its surface form. A three-stage decomposition separates externalization, absorption, and \emph{action closure}, explaining how errors remain after the correct content reaches the receiver. Under a single-crossing condition, sender upgrades help above a receiver-burden threshold. Across six benchmarks, the same Qwen protocol raises ContextBench joint accuracy from $0.633$ to $0.775$ but lowers ToolSandbox from $0.889$ to $0.653$. Fixed-message replay reveals closure failures despite correct artifact recovery. These results guide an inference-time selector that improves the accuracy-cost frontier on the evaluated communication regimes.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントLLMシステムは、広いコンテキストの送信者と限られたローカルビューのエグゼキュータをペアにしている。
我々は、短いメッセージが実行者の次の決定を改善するとき、生のコンテキストが望ましいとき、より強い送信者が助けられるときについて調査する。
我々のフレームワークである 'emph{receiver-relative bounded coordinate} は、受信者ゲイン・プロトコル税としてメッセージユーティリティーを表現します。
減税が省略情報やデコーダのミスマッチによる損失を上回る場合、圧縮は生の文脈を上回ります。
emph{Bayes-sufficient} 圧縮でさえ、有界エグゼキュータがその表面形式を使用しない場合に失敗する可能性がある。
3段階の分解は外部化、吸収、および \emph{action closure} を分離し、正しい内容が受信機に到達するとエラーがどのように残るかを説明する。
シングルクロス条件下では、送信側は受信側バーデンしきい値を超える。
6つのベンチマークで、同じQwenプロトコルはContextBenchのジョイント精度を0.633$から0.775$に引き上げるが、ToolSandboxを0.889$から0.653$に下げる。
固定メッセージリプレイは、正しいアーティファクトリカバリにもかかわらず、クロージャ障害を明らかにします。
これらの結果は、評価された通信方式の精度・コスト・フロンティアを改善する推論時セレクタを導く。
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