Requester vs. Helper-Initiated Protocols for Mutual Assistance in Agent Teamwork
Notice bibliographique
Résumé
The Mutual Assistance Protocol (MAP) enables members of an agent team to directly help each other whenever they jointly determine, through a bilateral distributed agreement, that such help is beneficial to the team. Its purpose is to improve the team's performance without affecting its existing organization. In this paper we define and investigate two versions of this generic protocol: the Requester-Initiated Action MAP, which enables team members to proactively seek help, and the Helper-Initiated Action MAP, which enables them to proactively offer help. In both cases, the help consists in performing an action on behalf of a teammate. We introduce the notions of individual well being, that helps an agent decide when to seek or offer help, and proximity bias, that favors assistance to agents which are close to an achievement for the team. Simulation experiments show that these design refinements result in team performance gains over the original version of Action MAP, as we vary the amount of agents' initial resources, dynamic disturbance in the environment, and communication costs. The results confirm the superior performance of teams with Action MAP protocols over teams without help mechanisms. The analysis shows that the relative strengths of the two protocols are complementary. This motivates research interest in protocols that allow proactive behavior of team members in both seeking and offering help.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».