吉大等提出 EvoTeam:多智能体团队组织与技能随执行经验共同进化
JLU-Deep · hf · 2026-11-04
吉林大学联合南京理工大学、上海 AI Lab 等发布论文 EvoTeam: Multi-Agent Collaboration via Evolving Teams。
- 针对 LLM 多智能体系统(MAS)的持续改进问题:现有方法多聚焦优化单个 agent 的 prompt、技能与执行策略,但提升个体不一定带来更好的团队协作。
- EvoTeam 将经验驱动进化扩展到团队层面,在执行过程中联合适配团队组织结构、交互规则与 agent 技能。
- 同时维护可复用的团队库,让积累的协作经验能跨任务沉淀与复用。
属于多智能体协作与经验进化方向的新方法研究。
「编程与Agent」频道最新
- 自我改进软件不可避免：让应用读取自身信号并自动修复 — bibryam · 2026-11-04
- 攒 7 卡 132GB 显存本地推理机：EPYC 整合还是双平台？ — infectiousstupidity · 2026-11-04
- 50 人 12 国团队:创始人自称与 AI Agent 沟通多过与同事 — Scobleizer · 2026-11-04
- 极简 agent 框架 Pi 发布：四种模式可扩展，附音乐软件语音操控案例 — solyarisoftware · 2026-11-04
- Karpathy 拥抱 AI 引热议：坚持手写代码的开发者恐先被淘汰 — CtrlAltDwayne · 2026-11-04
- 开源视频 agent Openfilm 走红：让任意编码 agent 变视频制作器 — solyarisoftware · 2026-11-04