arXiv cs.AI· JunYong Lee, Woo Kyung Kim, Honguk Woo·· 10 小时前AI 评分38
MA-Mesh：基于角色自愈的弹性多智能体协作框架
MA-Mesh: Resilient Multi-Agent Collaboration via Role-based Self-Healing
AI 导读
MA-Mesh 提出一种基于角色的自愈层，可生成弹性感知的系统规范并合成为可执行的多智能体策略代码。其两项自愈机制为跨智能体反思（智能体互评彼此输出并调整行为）与基于角色的故障转移（子任务失败时动态重分配角色、由其他智能体替补）。在软件开发、工具使用、科学推理等任务上，MA-Mesh 在任务表现与系统不确定性下的鲁棒性均显著优于现有多智能体系统，论文已被 EMNLP 2026 主会接收。
正文 · AI 翻译
摘要：多智能体系统中的有效协作需要能够在动态且不确定的环境中实现协调与适应的机制。然而，现有多智能体系统很少显式地对韧性进行建模，而是依赖临时的输出修正，这限制了对鲁棒性的系统性、运行时管理。在这项工作中，我们提出多智能体网格（MA-Mesh），一个在协作模式之上构建基于角色的自愈层的框架。具体而言，MA-Mesh 生成具有韧性感知的系统规范，并将其合成为可执行的多智能体策略代码。为增强韧性，我们引入两种自愈机制：跨智能体反思，一种允许智能体不仅评估自身结果，还评估同伴表现的机制，从而实现有依据的行为调整和集体策略改进；基于角色的故障转移，一种在子任务失败或智能体表现不佳时动态重新分配角色并允许智能体相互替代的策略，确保任务执行的连续性。跨多种任务（例如软件开发、工具使用、科学推理）的实验结果表明，MA-Mesh 在任务性能和系统不确定性下的鲁棒性方面均显著优于现有多智能体系统。
| 评论： | 已被 EMNLP 2026（主会）接收 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.06389 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.06389v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.06389 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Junyong Lee [查看邮箱]
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2026年11月4日星期三 11:54:59 UTC（2,079 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org