【第686期】大语言模型智能体通信协议技术分类

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。

如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。

联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）

今天的这篇的主题是：

A Technical Taxonomy of LLM Agent Communication Protocols

Summary

随着大语言模型（LLM）的发展，以及多智能体系统（multi-agent systems）致力于突破单体智能体的局限，稳健的通信协议正在成为分布式智能体网络不可或缺的基础设施。然而，碎片化的协议格局带来了显著的互操作性挑战。本研究建立了一个技术分类法（taxonomy），用以分类和分析 LLM 智能体通信协议。遵循成熟的迭代方法，我们定义了该分类法的目标、元特征及终止条件，随后对 9 个活跃维护且具备明确应用案例的开源协议开展了 5 轮迭代（3 轮由经验到概念，2 轮由概念到经验）。该分类法包含 5 个维度：对手方（counterparty）、有效载荷（payload）、交互状态（interaction state）、发现机制（discovery mechanism）以及架构模式/模式灵活性（schema flexibility）。分类结果揭示了屡次出现的架构模式：所有抽样的智能体对智能体（agent-to-agent）协议均结合了混合有效载荷与会话状态持久化；大多数协议支持多种预定义模式（schema），其中两个协议支持运行时模式协商，这表明协议正在走向模式灵活性；去中心化的发现机制依然罕见。分析表明，短期内存在将智能体对智能体通信与智能体对上下文（工具和数据）通信进行统一的协议收敛压力。然而从长期来看，没有任何单一协议能够同时实现通用性、效率和便携性的最大化。该领域更有可能演进为一个联邦化、分层的协议栈。该框架为协议选择提供了指导，并突出了隐私保护和策略执行等尚存的研究空白。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.19135