动态构建Agent团队：平均准确性比现有方法提升了 21.94%

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动态构建Agent团队：平均准确性比现有方法提升了 21.94% 发布时间：2024 年 05 月 29 日 多Agent应用 Adaptive In-conversation Team Building for Language Model Agents 通过多个大型语言模型（LLM）智能体协同工作，已被证实是应对复杂任务的有效策略。然而，如何巧妙地为特定应用设计这些代理，仍是一门艺术。我们面临的核心挑战是：如何为特定任务组建一支高效的 LLM 智能体团队？我们的创新——自适应团队构建模式，提供了一种灵活的解决方案，其核心是“队长智能体”这一新颖设计。队长智能体能够根据任务解决的每一步动态组建和管理团队，通过嵌套对话和反思机制，确保团队拥有多元化的专业技能，避免单一化的输出。这种方法不仅灵活，而且结构化，有效减少了冗余，提升了输出的多样性。在六个真实场景的广泛测试中，队长代理的平均准确性比现有方 ………………………………