Việc khiến các tác nhân AI hợp tác thực hiện các nhiệm vụ phức tạp luôn gặp phải một vấn đề lúng túng. Chúng có thể phân chia công việc một cách ổn thỏa, nhưng lại không thể trao đổi với nhau trong khi đang thực hiện.
Coral AI Labs, hợp tác cùng các nhà nghiên cứu tại nhiều trường đại học, đã công bố một bài báo vào ngày 30 tháng 7 giới thiệu AgentRadio, một lớp truyền tin bất đồng bộ cho phép các tác nhân AI giao tiếp giữa các bước thực thi mà không làm gián đoạn quy trình chính của chúng.
Khoảng cách phối hợp trong các hệ thống đa tác nhân
Hầu hết các kiến trúc AI đa tác nhân buộc các tác nhân phải giao tiếp tại các điểm kiểm tra cứng nhắc, như cuối một giai đoạn hoặc trong các vòng đồng bộ. Điều này hoạt động đủ tốt cho các nhiệm vụ đơn giản, mô-đun, nơi công việc của mỗi tác nhân được đóng gói gọn gàng và độc lập.
AgentRadio giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra cái mà các nhà nghiên cứu gọi là “nhận thức thụ động.” Các tác nhân có thể nhận và xử lý các thông tin từ các đối tác của mình mà không cần dừng những gì họ đang làm. Kiến trúc được xây dựng trên ba nguyên tố cốt lõi: create_thread, send_message và wait_for_mention.
Trong các bài kiểm tra thực nghiệm sử dụng SWE-Atlas QnA, một bộ tiêu chuẩn cho phân tích mã phức tạp, một nhóm bốn tác nhân Claude Code được trang bị AgentRadio đã giải quyết được 62,1% các nhiệm vụ. Một tác nhân Claude Code đơn lẻ, làm việc một mình, chỉ đạt được 32,3%. Đó là sự cải thiện 29,8 điểm phần trăm.
Vượt qua cả những chuẩn mực mạnh hơn
So sánh thú vị hơn là so với Opus 4.8, một mô hình cơ sở đơn tác nhân mạnh hơn. Ngay cả Opus 4.8 cũng chỉ đạt tỷ lệ giải quyết 57,2% trên cùng bộ kiểm tra. Bốn tác nhân phối hợp sử dụng mô hình yếu hơn đã vượt trội hơn một tác nhân đơn lẻ sử dụng mô hình mạnh hơn.
Lợi ích nổi bật nhất là ở các câu hỏi khó hơn, đúng chính là loại nhiệm vụ dài hạn mà các đội ngũ doanh nghiệp thực sự quan tâm.
Bài báo, có sẵn trên arXiv (2607.28430v1), mô tả cách thiết kế không đồng bộ tránh được chi phí phát sinh thường thấy trong việc phối hợp đa tác nhân. Các tác nhân không bị chặn khi chờ tin nhắn. Chúng kiểm tra các bản cập nhật liên quan một cách linh hoạt, xử lý thông tin mới khi hữu ích và bỏ qua khi không cần thiết.
Mã nguồn mở và cơ sở hạ tầng rộng lớn hơn
Coral AI Labs đã phát hành AgentRadio dưới dạng phần mềm mã nguồn mở thuộc tổ chức Coral-Protocol trên GitHub. Bản phát hành này nằm trong một hệ sinh thái rộng lớn hơn mà tổ chức đang xây dựng, bao gồm CoralOS, một hệ thống được thiết kế để điều phối các tác nhân AI ở quy mô lớn.