LLM 智能体在零样本协同任务中的表现与改进方法

研究发现前沿 LLM 智能体在简单环境下的零样本协同任务中表现不佳，主要源于对协同问题的理解有限及推理能力弱。 尽管 LLM 引入了语义信息作为协同维度，但未能有效利用该结构。研究者提出了协同友好定义（CFDs）作为改进方案，并证明其可被自动发现。 该成果作为海报报告被 NeurIPS 2026 接收，并入选 ICLR 26 MALGAI Workshop 口头报告。