I sistemi multi-agente basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) richiedono protocolli di comunicazione efficienti e sicuri.
L'articolo presenta l'LLM Delegate Protocol (LDP), un protocollo progettato per superare i limiti degli approcci esistenti come A2A e MCP, che non considerano le proprietà dei modelli come elementi fondamentali.

Caratteristiche principali di LDP

LDP introduce cinque meccanismi principali:

  1. Identity card avanzate: identificazione dei delegati con indicazioni sulla qualità e profili di ragionamento.
  2. Modalità di payload progressive: negoziazione e fallback per il trasferimento dei dati.
  3. Sessioni governate: contesto persistente per le sessioni di comunicazione.
  4. Tracciamento della provenienza strutturato: gestione della confidenza e dello stato di verifica.
  5. Domini di fiducia: applicazione di confini di sicurezza a livello di protocollo.

Implementazione e valutazione

LDP è stato implementato come plugin per il runtime dell'agente JamJet e valutato rispetto a A2A e baseline casuali utilizzando modelli Ollama locali. I risultati mostrano una latenza inferiore di circa 12 volte su attività semplici grazie alla specializzazione dei delegati. I payload con frame semantici riducono il numero di token del 37% senza perdita di qualità. Le sessioni governate eliminano il 39% dell'overhead di token a 10 round. L'analisi simulata mostra vantaggi architetturali nel rilevamento di attacchi (96% vs. 6%) e nel ripristino da errori (100% vs. 35% di completamento).

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare attentamente. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti.