В статье представлен AutoWorldBuilder, многоагентная совместная система, предназначенная для решения проблем взрыва контекста, согласованности и обеспечения качества при автоматизированном создании вымышленных миров.
- Четырехуровневый механизм сжатия контекста обеспечивает сокращение токенов примерно на 90%.
- Итеративная система обзора со специализированными агентами-аудиторами повышает процент успешных предложений с 42% до более чем 85%.
- Эксперименты с использованием GPT-OSS 120B и DeepSeek v3.2 демонстрируют уровень успеха 95,0% по 20 задачам.
- Система генерирует от 56 до 103 самосогласованных концепций на мир за 18–31 минуту с доставкой без конфликтов.
Авторы утверждают, что эти архитектурные паттерны, включая сжатие «слой как бюджет» и планирование семантической локальности, применимы к более широкому кругу многоагентных LLM-приложений, требующих работы с большими объемами знаний.