研究者提出两阶段流程挖掘多智能体工作流设计原则

Xavier Cadet、Junyan Cheng、Peter Chin、Kyle Richardson 提出一套两阶段流程，从工作流代码和执行轨迹中挖掘可复现的多智能体工作流设计原则。 第一阶段复用 AFlow 的 MCTS 优化器，在 6 个可组合算子和 26 个 Enigmata 任务上构建了包含 28,568 个可执行工作流的语料库；第二阶段通过沙箱化的 AutoResearch 循环，从这些工作流中挖掘编排代码与提示词模板。 该流程目前针对上述任务和算子集合，报道未说明其在其他任务或工作流上的适用性。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。