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WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式

大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。

随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但失败率高。新加坡国立大学等机构研究者提出AgenTracer框架，构建标注管线、设计轻量级追踪器，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。

香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。

MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。

南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。

上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。

Kubernetes联合创始人Brandon Burns表示，AI让Kubernetes回到‘未完成’状态，它得适应GPU调度等新需求。他还谈到AI对编程工作的影响，如代码审查成核心技能，未来编程语言或为AI设计。

大语言模型（LLM）智能体兴起，记忆机制是核心。本次报告将探讨记忆管理对其性能的影响及潜在风险，展示缓解关键挑战的策略，介绍新攻击范式，揭示安全漏洞，强调需重新审视与建模。

大语言模型发展下，多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架，以开发者为核心，有三层解耦架构，模块化设计，还解决安全和管理问题，在工程化特性上优势明显。

大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。