INFRAMIND：按服务负载自适应编排多智能体 LLM 工作流
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INFRAMIND：按服务负载自适应编排多智能体 LLM 工作流
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AI 综述
Ahasan Kabir 等在 arXiv 预印本（arXiv:2606.11440）中提出 INFRAMIND，一种分层策略，可根据服务负载自适应调整多智能体 LLM 工作流的规划与执行：在请求到达时选择协作图，并在每次智能体调用前联合选择模型和推理策略。 论文报告的效果来自特定实验条件：在 500 道 MATH 数学题上，采用匹配的 EDF 调度、每请求截止时间为 10–300 秒时，该方法称可把按时答对的题比例从 20.4% 提升到 33.8%。
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最新进展10月31日 12:00
INFRAMIND：面向基础设施感知的多智能体编排报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIINFRAMIND：面向基础设施感知的多智能体编排
arXiv 预印本提出 INFRAMIND，一种根据服务负载自适应调整多智能体 LLM 工作流规划与执行的分层策略，在到达时选择协作图，并在每次智能体调用前联合选择模型和推理策略。
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