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研究人员提出挖掘多智能体工作流设计原则的两阶段管线

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AI 综述

研究人员 Xavier Cadet 等提出了一种两阶段管线，旨在从多智能体工作流的代码和执行轨迹中挖掘可复现的设计原则，以优化 LLM 多智能体系统的构建。 该管线利用 AFlow 的 MCTS 优化器，在 6 个可组合算子和 26 个 Enigmata 任务上进行了验证。研究保留了所有中间轮次，成功构建了一个包含 28,568 个可执行工作流的语料库。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展10月26日 12:00
LLM 多智能体工作流设计空间的挖掘

报道时间线

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10月26日
  1. arXiv · AI
    LLM 多智能体工作流设计空间的挖掘

    研究人员提出两阶段流水线，从多智能体工作流代码和执行轨迹中挖掘可复现的设计原则。利用 AFlow 的 MCTS 优化器在 6 个可组合算子和 26 个 Enigmata 任务上构建包含 28,568 个可执行工作流的语料库。

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