NeuroMAS：把多智能体系统当神经网络训练

Haoran Lu 等作者提出 NeuroMAS，将多智能体语言系统视为可训练、可扩展的类神经网络架构：LLM 智能体作为节点，中间文本信号作为边，节点不预设角色但感知结构，由强化学习决定通信、专精与协作方式。 作者称实验显示该方法显著优于推理时与训练后的多智能体基线。研究还发现组织规模扩展具有路径依赖：大系统从零训练困难，但从较小的已训练系统逐步生长则可行。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。