Jev-LiteMAS：用轻量决策模型降低多智能体工作流LLM开销
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Jev-LiteMAS：用轻量决策模型降低多智能体工作流LLM开销
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AI 综述
论文作者（arXiv:2610.21411）提出Jev-LiteMAS多智能体框架，用轻量决策模型Jev替代生成式LLM来处理多智能体工作流中的专家路由和中间产物审查，生成与反馈仍由生成式LLM执行。 论文摘要称，在四个基准和两种骨干模型上，该框架较LAS减少12.7%至54.6%的生成式LLM令牌，准确率变化不超过1.34个百分点，并在八种设置中的七种降低延迟；基于专家实际输出进行路由可避免最多18个百分点的准确率损失。
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最新进展10月16日 12:00
Jev-LiteMAS：在多智能体工作流中分离决策与生成报道时间线
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10月16日
- arXiv · cs.AIJev-LiteMAS：在多智能体工作流中分离决策与生成
作者提出Jev-LiteMAS，用轻量决策模型Jev处理多智能体工作流中的专家路由和中间产物审查，并结合生成式执行与反馈，补足规划接口和审查接口。论文摘要称，该方法在四个基准和两种骨干模型上相较LAS减少12.7%至54.6%的生成式LLM令牌，准确率变化不超过1.34个百分点，并在八种设置中的七种降低延迟；基于专家实际输出进行路由可避免最多18个百分点的准确率损失。
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