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推理时图工程：多智能体LLM工作流的新视角
该研究从图工程角度重新审视多智能体编排，提出ReActNet框架，无需训练即可将查询和角色专用智能体编译为时序通信图。该框架通过结构化消息传递执行，使多智能体协调显式、可检查且任务条件化。实验表明，ReActNet在知识推理、数学问题解决、代码生成等任务上优于固定拓扑和学习的拓扑基线，且推理成本相…
arXiv cs.AI54 天前
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该研究从图工程角度重新审视多智能体编排，提出ReActNet框架，无需训练即可将查询和角色专用智能体编译为时序通信图。该框架通过结构化消息传递执行，使多智能体协调显式、可检查且任务条件化。实验表明，ReActNet在知识推理、数学问题解决、代码生成等任务上优于固定拓扑和学习的拓扑基线，且推理成本相…