算法论文8
LatentMAS:让 AI 潜在空间协作,效率飙升
机器之心
AI 摘要
普林斯顿大学等机构提出 LatentMAS 框架,将多智能体协作移至潜在空间。实验表明,相比单模型和文本 MAS,其准确率最高提升 14.6%,token 使用量最多减 83.7%,推理速度快 4.3 倍。
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基于文本AI的终结?Agent协作可直接「复制思维」,Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代,多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS,将协作从 token 空间转移到潜在空间,实验显示其性能、效率大幅提升。

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