Novo framework RecursiveMAS acelera inferência de agentes de IA

Pesquisadores desenvolveram o RecursiveMAS, uma nova estrutura voltada para otimizar a colaboração entre agentes de inteligência artificial. Ao substituir a comunicação baseada em texto por transmissões diretas em espaço latente, o sistema elimina gargalos de latência significativos. O framework utiliza um componente chamado RecursiveLink, que permite a troca de estados entre diferentes modelos sem a necessidade de realizar o ajuste fino de todos os parâmetros, resultando em uma economia substancial de memória GPU e custos operacionais. Além da eficiência técnica, o RecursiveMAS demonstrou um aumento de 2,4x na velocidade de inferência e uma redução de 75% no consumo de tokens. Com maior precisão em tarefas complexas, como codificação e diagnósticos médicos, a tecnologia se posiciona como uma alternativa escalável para o desenvolvimento de sistemas multi-agentes mais rápidos e econômicos.