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Inherit-MAS：多智能体系统测试时演化

原文标题：Inherit-MAS: Test-Time Evolution of Multi-Agent Systems through Workflow and Execution Inheritance

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AI 智能摘要

论文提出 Inherit-MAS，借鉴生物演化中的继承与选择机制，在工作流与执行两个层面显式实现继承。在 WorkBench 与 HotpotQA 上超越 EvoAgent、EvoMAS、TacoMAS 等基线，执行继承可减少约 29%-35% 的 worker token 消耗。

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问题: 多智能体工作流难以预先设计，测试时演化易破坏有效组件并重复计算。
方法: 借鉴生物演化，在工作流层继承最新候选并做验证性编辑，在执行层复用匹配的已存结果。
结果: WorkBench 完成率 55.4%，HotpotQA FullWiki 联合 F1 49.7%，执行继承省约 29%-35% worker token。
影响: 为多智能体系统提供可复用的演化与缓存机制，直接降低 token 成本并提升任务完成率。

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原始标题：Inherit-MAS: Test-Time Evolution of Multi-Agent Systems through Workflow and Execution Inheritance

AI 中文标题：Inherit-MAS：多智能体系统测试时演化

来源：arXiv cs.LG · 发布于 27 天前

分类：学术研究 · AI 重要度：★ 2（2）

标签：多智能体 / 测试时演化 / 工作流优化 / Token 效率 / LLM 智能体

关键词：multi-agent systems / test-time evolution / workflow inheritance / LLM agents

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