NUS 提出多智能体编排框架 DynaFlow：精度超 AFflow 等基线
NationalUniversityofSingapore · hf · 2026-10-27
新加坡国立大学团队提出 DynaFlow，一个自由形态的多智能体编排学习框架。现有 multi-agent 系统依赖预定义协作结构，难以适应多样任务需求；DynaFlow 将「可执行工作流合成」直接纳入主 agent 的动作空间。
- 主 agent 自主决定何时需要协作，并生成任务特定的程序来协调子 agent，支持串行/并行执行、结构化信息交换与验证。
- 执行结果与 trace 反馈用于指导后续动作，形成自适应的多 agent 协作。
- 论文图表显示，DynaFlow 在总体精度上高于 CoT、Self-Refine、CoT-SC、AFLOW 等基线，且能根据任务在直接执行与多角色协作间动态调整协作规模。
代码与项目页已开源。
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