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arXiv论文提出SPLICE方法修补多智能体信息缺口

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AI 综述

Yaxin Gong 等作者在 arXiv 发表论文，提出 SPLICE 方法，针对多智能体 LLM 系统中固定工作流导致部分智能体拿不到所需证据的信息缺口：在原工作流运行后按查询定位缺口，插入一条有向边传递证据并重跑受影响节点，再由基于过程特征的 selector 决定是否采纳候选答案。作者称，SPLICE 相对静态骨架将 Web 工具使用的任务得分提高 8.0%，四个推理与规划基准的平均得分提高 5.7%，成本为静态骨架的 1.25 至 1.44 倍，并可零样本迁移到四个未见过的骨干模型。

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最新进展10月31日 12:00

SPLICE 定位并修复多智能体系统中的信息缺口

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10月31日

12:00
arXiv cs.AI
SPLICE 定位并修复多智能体系统中的信息缺口
多智能体 LLM 系统中，固定工作流的通信图会让部分智能体拿不到所需证据，形成信息缺口。arXiv 论文提出 SPLICE 方法，在原工作流运行后按查询定位缺口，插入一条有向边传递证据并重跑受影响节点，再用基于过程特征的 selector 决定是否采纳候选答案。

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