arXiv 论文：挑战感知知识招募提升医疗多智能体推理
原文标题：Challenge-Aware Knowledge Recruitment with Meta-Agent Supervision for Medical Multi-Agent Reasoning
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论文指出医疗多智能体系统仅依据问题本身选择专家与检索知识，而非依据推理过程中暴露的缺口。作者提出挑战感知自适应招募：外部 CHALLENGER 检查推理轨迹并识别事实或专业缺口，触发定向检索或中途专家招募。在 MEDAGENTSBENCH 困难子集上，中途检索在 9 个数据集中 8 个提升准确率，CHALLENGER 触发招募使 GPT-4.1-mini 的 MedQA 准确率从 46% 升至 54%。
- 问题
- 医疗多智能体仅凭问题本身选专家和检索知识，未利用推理中暴露的缺口。
- 方法
- 外部 CHALLENGER 检查推理轨迹识别事实或专业缺口，触发定向检索或中途专家招募。
- 结果
- MEDAGENTSBENCH 困难子集上中途检索在 9 个数据集中 8 个提升准确率；CHALLENGER 触发招募使 GPT-4.1-mini 的 MedQA 准确率从 46% 升至 54%。
- 影响
- 证明自适应干预时机比预先检索更关键，医疗问答类多智能体系统可直接采用。
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挑战感知招募使 GPT-4.1-mini 的 MedQA 准确率从 46% 升至 54%，中途检索在 9 个数据集中 8 个提分
- •外部 CHALLENGER 检查推理轨迹，识别具体事实或专业缺口，触发定向检索或中途专家招募
- •MEDAGENTSBENCH 困难子集含 9 个生物医学数据集共 862 题，前置检索收益甚微
- •多专家骨干上，挑战感知的中途检索在 9 个数据集中 8 个提升准确率，比仅用 Challenger 高 6 个百分点
- •自触发式专家招募不可靠，而 Challenger 触发在全部测试泛化数据集上方向为正
- •简单叠加检索与专家招募反而降低表现，需协调两类自适应干预
为什么重要：医疗多智能体系统按问题选专家而非按推理缺口选，是性能上不去的结构性原因；该结果给出可操作的干预时机信号。
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