NeurIPS 论文 FlowBank:互补 workflow 库+按查询选择,平均 73.40 胜基线
furongh · x · 2026-10-05
作者发布 NeurIPS 论文 FlowBank: Query-Adaptive Agentic Workflows Optimization through Precompute-and-Reuse(arXiv:2606.11290),团队含 Lingzhi Yuan、Chenghao Deng、Fangxu Yu、Souradip Chakraborty、Mohammad Rostami、Furong Huang。
- 问题:任务级方法花大量离线算力却只部署单个 workflow,互补候选被浪费;查询级方法为每个查询现场生成新 workflow,推理成本高。动机分析显示两者更互补:离线发现的 workflow 各自解决不同查询子集,许多高价查询级生成其实可用更便宜的预计算 workflow 解决
- 方法:三阶段框架——生成互补而非冗余的候选(DiverseFlow 引导搜索覆盖不足的查询)、压缩成小型可部署组合、推理时按性能-成本权衡为每个查询分配合适的 workflow
- 结果:五个基准平均 73.40 vs 最强自动化基线 70.40,推理成本更低;统一用 GPT-4o mini 作执行器。MATH 上筛选后的库 69.34 分高于全量池的 68.11
- 论文、项目页与代码均已开源
所属事件:FlowBank 入选 NeurIPS:预计算复用优化多智能体工作流(6 条相关)→
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