arXiv cs.AI· Qinuo Cao, Xin He, Dianxuan Fu, Lizhi Zhang, Zhaoqing Xing, Jiapu Wang, Xin Wang, Na Zou, Yi Chang, Qinggang Zhang·· 13 小时前AI 评分34
EvoTeam：通过演化团队实现多智能体协作
EvoTeam: Multi-Agent Collaboration via Evolving Teams
AI 导读
EvoTeam 是一个以协作为中心的多智能体演化框架，联合演化团队组织、交互规则与个体智能体技能，并维护可复用团队库，按团队专属交互规则选择或创建团队。协作经验在兼容的团队上下文中积累，个体技能可跨团队复用，在四个基准上验证了有效性，代码已开源。
正文 · AI 翻译
摘要：基于大语言模型的多智能体系统（MAS）依赖专用智能体之间的协作来解决复杂任务。现有方法通过基于任务反馈优化单个智能体的提示词、技能和执行策略来改进 MAS。然而，改进单个智能体并不必然带来更好的团队协作。因此，近期研究将演化扩展到协作层面，利用集体执行经验来调整团队组织和智能体间的交互。尽管如此，在异构任务之间演化协作仍然具有挑战性，因为现有方法通常将团队重组限制在共享结构内，并在不兼容的团队上下文中复用交互规则。本文提出 EvoTeam，一个以协作为中心的演化框架，通过执行经验联合演化团队组织、交互规则和单个智能体技能。它维护一个可复用团队库，选择或创建智能体团队，并通过团队特定的交互规则引导协作。协作经验在兼容的团队上下文中积累，而单个技能可在团队之间复用。在四个基准上的实验证明了其有效性。我们的代码可在 this https URL 获取。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.39813 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.39813v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.39813 arXiv 颁发的 DOI（通过 DataCite） |
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来自：Xin He [查看邮箱]
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2026年10月29日 星期四 10:55:30 UTC（4,253 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org