HyperAgent: Leveraging Hypergraphs for Topology Optimization in Multi-Agent Communication

📄 arXiv: 2510.10611v1 📥 PDF

作者: Heng Zhang, Yuling Shi, Xiaodong Gu, Zijian Zhang, Haochen You, Lubin Gan, Yilei Yuan, Jin Huang

分类: cs.MA, cs.GR

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

HyperAgent：利用超图优化多智能体通信拓扑，提升协作效率与任务适应性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 超图 通信拓扑优化 群体协作 变分自编码器

📋 核心要点

  1. 现有方法在建模多智能体协作时，依赖成对关系，无法有效捕捉群体智能体间的复杂关系。
  2. HyperAgent利用超图直接表示多智能体间的协作关系，并通过超图卷积实现高效的信息聚合。
  3. HyperAgent结合变分自编码器动态调整通信拓扑，在GSM8K数据集上显著提升了性能并降低了通信成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于超图的框架HyperAgent，用于优化多智能体通信拓扑，并有效捕获群体协作模式。现有方法依赖于图结构中的成对边表示，难以捕捉多个智能体之间的关系，并且通信拓扑设计的任务适应性有限，导致简单任务通信成本过高，复杂场景协调不足。HyperAgent使用超边连接同一子任务中的多个智能体，并采用超图卷积层实现协作组内的一步信息聚合。此外，它还结合了带有稀疏正则化的变分自编码器框架，以根据任务复杂度动态调整超图拓扑。实验结果表明，HyperAgent在性能和效率方面均优于现有方法。例如，在GSM8K数据集上，HyperAgent实现了95.07%的准确率，同时减少了25.33%的token消耗，展示了基于超图优化在多智能体通信中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型的多智能体系统在通信协作中面临两个主要问题：一是群体协作建模效率低，现有方法依赖于图结构中的成对边表示，难以捕捉多个智能体之间的复杂关系；二是通信拓扑设计的任务适应性有限，导致简单任务通信成本过高，复杂场景协调不足。这些问题限制了自适应协作框架的可扩展性和实际部署。

核心思路：HyperAgent的核心思路是利用超图来表示多智能体之间的协作关系。超图允许一条边（超边）连接多个节点，因此可以更自然地表示多个智能体在同一子任务中的协作关系。通过优化超图的拓扑结构，可以实现更高效、更具任务适应性的多智能体通信。

技术框架：HyperAgent框架主要包含以下几个模块：1) 超图构建模块：根据任务需求和智能体之间的关系，构建初始超图。2) 超图卷积模块：利用超图卷积层进行信息聚合，使得同一超边上的智能体可以高效地共享信息。3) 拓扑优化模块：使用带有稀疏正则化的变分自编码器（VAE）动态调整超图拓扑，以适应不同的任务复杂度。4) 智能体交互模块：智能体之间通过优化后的超图进行通信和协作，完成任务。

关键创新：HyperAgent的关键创新在于使用超图来建模多智能体协作关系，并利用超图卷积和拓扑优化技术来提高通信效率和任务适应性。与传统的基于图的方法相比，超图能够更直接地表示多个智能体之间的关系，从而避免了信息传递过程中的损失。此外，动态拓扑优化使得HyperAgent能够根据任务复杂度自适应地调整通信策略。

关键设计：在超图卷积模块中，使用了类似于图卷积网络（GCN）的聚合方式，但针对超图的特性进行了调整。拓扑优化模块中的VAE使用了KL散度作为正则化项，鼓励生成稀疏的超图结构，从而降低通信成本。损失函数包括任务完成损失、通信成本损失和拓扑正则化损失，通过调整这些损失的权重来平衡性能和效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，HyperAgent在GSM8K数据集上取得了显著的性能提升，达到了95.07%的准确率，同时token消耗降低了25.33%。这表明，基于超图的通信拓扑优化方法能够有效地提高多智能体系统的性能和效率。此外，实验还验证了HyperAgent在不同任务复杂度下的适应性，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

HyperAgent可应用于各种需要多智能体协作的场景，例如：协同机器人、自动驾驶、智能交通、分布式计算、以及需要复杂推理和决策的任务，如金融分析、医疗诊断等。通过优化智能体之间的通信拓扑，可以提高协作效率，降低通信成本，并提升系统的整体性能和鲁棒性。未来，HyperAgent有望成为构建大规模、高效率多智能体系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language model-powered multi-agent systems have demonstrated remarkable collective intelligence through effective communication. However, existing approaches face two primary challenges: (i) \textit{Ineffective group collaboration modeling}, as they rely on pairwise edge representations in graph structures, limiting their ability to capture relationships among multiple agents; and (ii) \textit{Limited task-adaptiveness in communication topology design}, leading to excessive communication cost for simple tasks and insufficient coordination for complex scenarios. These issues restrict the scalability and practical deployment of adaptive collaboration frameworks. To address these challenges, we propose \textbf{HyperAgent}, a hypergraph-based framework that optimizes communication topologies and effectively captures group collaboration patterns using direct hyperedge representations. Unlike edge-based approaches, HyperAgent uses hyperedges to link multiple agents within the same subtask and employs hypergraph convolutional layers to achieve one-step information aggregation in collaboration groups. Additionally, it incorporates a variational autoencoder framework with sparsity regularization to dynamically adjust hypergraph topologies based on task complexity. Experiments highlight the superiority of HyperAgent in both performance and efficiency. For instance, on GSM8K, HyperAgent achieves 95.07\% accuracy while reducing token consumption by 25.33\%, demonstrating the potential of hypergraph-based optimization for multi-agent communication.