GRADE：通过门控路由优化多智能体推理成本
Tanmoy_Chak · x · 2026-08-13
多智能体系统虽强大，但固定的推理与通信管道极易推高成本。论文提出 GRADE（Gated Routing and Adaptive Depth for Efficient Reasoning），通过动态调节计算深度来优化多智能体协作。
该方法的核心亮点包括：
- 学习型协调：构建由轻量级门控管理的层级系统，能够针对每个查询动态调整智能体选择、路由深度及通信剪枝。
- CoGRPO 训练：改进了 GRPO 强化学习方法，采用无评论家（critic-free）的配方，在单次 rollout 中为所有参与的智能体分配共享优势信号。
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