arXiv · AI· Jie Mao, Pingchen Lu, Zikun Qu, Jiahang Sun, Xiangyi Wang, Zhiwei Shang, Zhiyong Wang, Guojun Xiong, Zhongxiang Dai·· 10 小时前AI 评分25
IF-MAP：多智能体系统中基于影响函数的智能体优先级排序方法
IF-MAP: Influence-Function-Inspired Agent Prioritization in Multi-Agent Systems
AI 导读
IF-MAP通过受限语义扰动测量损失变化并拟合局部响应模型，筛选出能带来最大系统级收益的智能体进行优先优化。 在六个工作流中，优化选中智能体的提示词使宏平均增益达3.81个百分点，优于均匀选择的1.85个百分点；升级选中智能体在五个目标模型上增益为7.62-16.42个百分点。
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