o1蒙特卡洛树的风又吹到了Agentic工作流！

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AFlow 是一个用于自动生成和优化 Agentic工作流 的框架。它使用 蒙特卡洛树搜索（ Monte Carlo tree search ） 在代码表示的工作流空间中查找有效的工作流，用机器工作取代手动开发。在各种任务上都显示出超越手工工作流的潜力，由 MetaGPT 开源。 AFLOW （以黄色突出显示）在所有六个基准测试中 始终优于所有自动化工作流优化和手动设计的方法 （ IO、CoT、 CoT SC、 MedProm pt、 MultiPerso na、 Se lf Refin e、 ADA S ） AFLOW在GSM8K上的树状迭代过程： 突出显示了从初始轮次（第1轮）到表现最佳的工作流的路径，报告了每个节点的得分及其与前一个节点的修改。提示两侧的紫色部分代表了本轮迭代中的主要提示修改。 框架组件 节点 ：LLM 调用的基本单元。参考metagpt/actions/action_node.py用于控制 LLM、温度、格式和提示的灵活接口。 Operator ：预定义 Node 组合，提升搜索效 ………………………………