RoleFlow：自演化多角色智能体协作框架发布
原文标题：RoleFlow: Self-Evolving Multi-Role Agentic Collaboration via Structural Adaptation
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论文提出 RoleFlow，通过反馈驱动的原子编辑与按需角色合成，让多智能体协作结构自我演化。配套的 SECPO 方法以单次编辑反事实对比为每次结构改动分配针对性信用。在四个领域七个基准上平均性能领先最强对手 4.7 分，多跳问答提升 3.2-7.5 F1。
- 问题
- 多智能体协作结构靠预定义，难以随任务变化自适应调整。
- 方法
- 用反馈驱动的原子编辑和按需角色合成让协作结构自我演化，SECPO 以单次编辑反事实对比给每次结构改动分配针对性信用，替代轨迹级奖励。
- 结果
- 四个领域七个基准平均领先最强对手 4.7 分，三个多跳问答基准提升 3.2-7.5 F1。
- 影响
- 多智能体编排从人工设计转向可训练的自演化结构，工程师可少写固定协作流程。
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RoleFlow自演化多角色框架在七基准平均领先最强对手4.7分
- •通过反馈驱动的原子编辑与按需角色合成，让多智能体协作结构自我演化，摆脱预定义结构
- •SECPO以同一链状态下的单次编辑反事实对比，为每次结构改动分配针对性信用
- •覆盖四领域七个基准，平均性能最优，领先最强对手4.7分
- •三个多跳问答基准全部领先，提升3.2-7.5 F1，数学推理、网页交互、代码生成同样占优
- •分析显示具备跨基准迁移性、训练数据效率与跨执行器泛化
为什么重要：多智能体系统的瓶颈正从「编排模板」转向「结构可学习」，轨迹级奖励归因不准的问题被针对性修补，对搭建agent流水线的团队有直接参考价值。
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