Este artículo presenta la Red Neuronal Agenética (RNA), un novedoso marco que ejecuta eficazmente tareas complejas y de alta dimensión mediante el uso de múltiples modelos de lenguaje grandes (LLM). La RNA conceptualiza la colaboración multiagente como una estructura de red neuronal jerárquica, donde cada agente es un nodo y cada capa un "equipo" colaborativo centrado en una subtarea específica. Opera mediante una estrategia de optimización de dos etapas: una etapa hacia adelante que descompone dinámicamente las tareas en subtareas y utiliza métodos de agregación adecuados para formar un equipo de agentes colaborativos jerárquicamente, y una etapa hacia atrás que imita la retropropagación para mejorar la colaboración global y local mediante retroalimentación iterativa, y donde los agentes desarrollan sus propios roles, indicaciones y coordinación. Este enfoque neurosimbólico permite a las RNA generar equipos de agentes nuevos o especializados tras el entrenamiento, lo que mejora significativamente la precisión y la adaptabilidad. En cuatro conjuntos de datos de referencia, las RNA superan sistemáticamente a los principales modelos de referencia multiagente con la misma configuración. En conclusión, las ANN proporcionan un marco de sistema multiagente escalable y basado en datos que combina las capacidades colaborativas de los LLM con la eficiencia y flexibilidad de los principios de las redes neuronales. Planeamos liberar todo el marco de código abierto.
