研究提出从LLM多智能体工作流挖掘设计原理的两阶段管线
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研究提出从LLM多智能体工作流挖掘设计原理的两阶段管线
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AI 综述
论文作者发布研究，提出两阶段管线，从 LLM 多智能体系统工作流的代码与执行轨迹中挖掘可复现的设计原理。 具体做法是：将 AFlow 的 MCTS 优化器应用于 6 个可组合算子和 26 个可确定性验证的 Enigmata 任务，构建包含 28,568 条可执行工作流的语料，再通过沙盒化的 AutoResearch 循环提炼编排代码与提示词模板。
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最新进展10月26日 12:00
挖掘 LLM 多智能体工作流的设计空间报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv cs.AI挖掘 LLM 多智能体工作流的设计空间
一项研究提出两阶段流程，从 LLM 多智能体系统（MAS）工作流代码与执行轨迹中挖掘可复现的设计原则。团队将 AFlow 的 MCTS 优化器用于 6 个可组合算子和 26 个 Enigmata 任务，构建 28,568 条可执行工作流语料，再通过沙盒化 AutoResearch 循环提炼编排代码与提示词模板。
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