연구진은 LLM 기반 다중 에이전트 시스템에서 메시지 전달 효율성을 높이는 MOC(Multi-Order Communication) 방식을 제안했어요. 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 에이전트 간 다중 홉 의존성을 포착하고 효율적인 메시지 통합 전략을 적용했어요.
MOC는 구조화된 멀티오더 증거 스트림을 구축하고, 토큰 제약 내에서 의미적 충실도를 최적화하는 Semantic-Topological Merging 알고리즘을 설계했어요.
6개 데이터셋과 다양한 파라미터 규모의 LLM 백본에서 실험한 결과, MOC는 작업 성능을 향상시키고 통신 비용을 절감하는 것으로 나타났어요.