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提出能力感知的多智能体编排框架
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv cs.AI 刊出一篇论文，提出一种面向 LLM 多智能体系统（MAS）的两阶段能力感知编排框架：先建模 LLM 主干在当前查询下的任务条件能力，再用该能力信号调节角色激活与通信图。论文报告的结果为，该方法在六个基准上平均得分 93.81%；在六种能力不同的 LLM 主干实验中，高能力主干的平均准确率从 87.22 升至 89.97，token 成本降低 36.26%，低能力主干相较现有方法再提升 4.58 分。目前这是该框架的首次公开报道，尚无后续进展或第三方复现信息。
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最新进展10月12日 12:00
论文提出两阶段能力感知编排框架，六基准平均 93.81%，token 成本降 36.26%。报道时间线
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10月12日
- arXiv cs.AI面向 LLM 多智能体系统的能力感知编排框架
一种面向 LLM 多智能体系统（MAS）的两阶段能力感知编排框架被提出：先建模 LLM 主干在当前查询下的任务条件能力，再用该信号调节角色激活与通信图。该方法在六个基准上平均得分 93.81%；六种能力不同的 LLM 主干实验中，高能力主干平均准确率从 87.22 升至 89.97，token 成本降低 36.26%，低能力主干较现有方法再提升 4.58 分。
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