マルチエージェント間の通信を「行動と状態」に構造化し、SWE-agent のトークン消費を 50% 削減
自由形式の対話を排除し、PACT プロトコルでアクション中心の情報を抽出。性能を維持しつつ推論コストを大幅に低減。（原題: What Should Agents Say? Action-state Communication for Efficient Multi-Agent Systems）
リリース: 2026-06-03 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- 複数エージェント間の自由な自然言語通信は、トークン消費を急増させ推論コストとコンテキスト窓の圧迫を招く。
- 提案手法 PACT は、エージェントの出力を共有履歴に送る前に、コンパクトなアクション・ステート・レコード（行動と状態の記録）に変換するプロトコルである。
- ソフトウェア開発ベンチマーク SWE-agent において、タスク解決率を維持したまま入力トークンを 50% 削減することに成功した。
- OpenHands において、解決率を向上させつつ、解決 1 件あたりのトークン消費を 10% 削減した。
2. 影響（Why）
- 複数エージェントを連携させる際、"全履歴の受け渡し" はコストと精度の両面で限界がある。PACT を導入しないと、冗長な対話によってコンテキストが溢れ、本来必要な「次に何をすべきか」という情報が埋もれるリスクを放置することになる。
- 開発者への影響: マルチエージェントシステムを本番運用する開発者は、エージェント間の通信を「自由な会話」から「状態更新プロトコル」へ移行すべき。特に SWE-agent 等のコーディング支援ツールでは、PACT の適用により精度を落とさず推論コストを半減できる。
- 日本への影響: 国内固有の追加文脈は限定的（汎用的に有用）。
3. 根拠・詳細（How）
- SWE-agent Input Token Reduction (%): スコア 50（baseline 0）
- OpenHands Tokens-per-resolved Reduction (%): スコア 10（baseline 0）
- arXiv (2026-06-03 公開)