MASBench: что реально улучшает командную работу LLM-агентов, когда каждый видит только часть информации

Когда у каждого агента только кусок данных, свободный чат разваливается. Успех всего 13–22%, а у одной модели около нуля. Метод позволяет собрать команду ИИ-ассистентов, которая согласует встречу или решает задачу и не раскрывает приватные данные. Фишка: жёсткая рамка не просто поднимает успех, она ещё и режет болтовню. Три детали: протокол сообщений, блок памяти и фильтр «говорить или молчать». С ними успех в расписании вырос до 42–64%, а в задаче рассуждения ушло на 45–73% меньше токенов.