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戏剧：一种针对变化环境的动态且鲁棒的基于分配的多智能体系统

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NaiboWang,YifanZhang,SaiLiu,XinkuiZhao,GuanjieCheng,YueshenXu

1SchoolofSoftwareTechnology,ZhejiangUniversity

2SchoolofComputerScienceandTechnology,XidianUniversity

Correspondingauthor.Email:zhaoxinkui@

Abstractetal.2020;HuandFoerster2019;Guoetal.2024b)。

基于LLM的多智能体系统（LLM-MAS）在复杂问题解

多智能体系统（MAS）通过异构代理之间的协调合作在

决(Qianetal.2023;Hongetal.2023;Chenetal.2024)

解决复杂问题方面表现出显著的有效性。然而，现实世

界的环境和任务规范本质上是动态的，特征为频繁变化、和世界模拟(Parketal.2023;Kaiyaetal.2023)方面

不确定性和变异性。尽管如此，大多数现有的MAS框架展现了出色的表现，利用集体智慧和灵活的通信机制。

本依赖于具有固定代理能力和刚性任务分配策略的静态架尽管最近取得了进展，现有的大多数大型语言模

译构，这极大地限制了它们适应不断演变条件的能力。这种型-多智能体系统框架仍基于静态架构，其中代理能力

中僵化给维持在动态和不可预测情景中的强大且高效的多及任务分配保持不变。这种设计内在地限制了它们在动

智能体合作带来了重大挑战。为了解决这些局限性，我们态、现实环境中的适应性和鲁棒性。实际上，代理团队

1提出了DRAMA：一个DynamicandRobustAllocation-

vbasedMulti-AgentSystem，旨在促进在快速变化环境中的构成和周围的任务条件高度动态——代理可能频繁

2加入或离开，任务要求可以不可预测地变化(Diasetal.

3具有弹性的协作。DRAMA具备模块化架构，控制平面2004;ZhouandKumar2023)。这种波动强调了需要能

3与工作平面之间有明确的分离。代理和任务都被抽象为

4具有明确定义生命周期的资源对象，而任务分配则通过够实现自适应和有韧性的任务分配多智能体系统框架，

0.基于亲和力、松耦合机制实现。控制平面实现了实时监从而支持在团队结构和任务需求持续变化中保持协作

8控和集中规划，允许灵活且高效的任务重新分配，当代和支持稳定的性能。应对这些挑战对于在复杂、现实世

0

5理加入、离开或变得不可用时，从而确保持续且强大的界应用中有效部署多智能体系统至关重要。

2任务执行。工作平面由一组自治代理组成，每个代理都为了解决这些挑战，我们提出了戏剧：一个D动态

:

v有本地推理能力、任务执行能力、协作能力和在需要时且R稳健的A位置基础M多A代理S系统，专为动

i接管其他代理未完成任务的能力。广泛的实验表明，与

x态环境设计。DRAMA被构建成两个不同的层次：控制