MACT：如何用多Agent框架思路实现表格问答

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MACT：如何用多Agent框架思路实现表格问答 发布时间：2024 年 12 月 28 日 图表问答 Efficient Multi-Agent Collaboration with Tool Use for Online Planning in Complex Table Question Answering 复杂表格问答（TQA）旨在回答基于表格数据、需要复杂推理（如多步骤或多类别推理）的问题。以往的方法借助闭源大型语言模型（LLMs）或微调的开放权重 LLMs 取得了显著性能。然而，微调 LLMs 需要高质量训练数据，获取成本高，使用闭源 LLMs 存在访问难题和可重复性问题。本文中，我们提出了使用工具的多智能体协作（MACT）框架，它既无需闭源模型，也无需微调。在 MACT 中，规划智能体和使用工具的编码智能体协同回答问题。我们在四个 TQA 基准上的实验表明，MACT 在四个基准中的三个上超越了以往的 SoTA 系统，在两个基准上，即便仅使用未微调的开放权重模型，其表现也能与更庞大且 ………………………………