论文页面 - Multi-Agent Relay Thinking

来源: https://huggingface.co/papers/2610.35219 发布于 10月27日

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由 https://huggingface.co/67L11 提交

Xu (https://huggingface.co/67L11) 于 11月3日

摘要

MACR 引入了一个基于接力（relay）的多智能体框架，通过置信度引导的触发与竞拍机制在智能体之间动态传递推理过程，以更低的 token 开销提升准确率。

现有的多智能体协作（MAC）方法主要采用群组思考协作拓扑，即各智能体独立生成解答并汇总其输出。本工作研究了另一种接力思考拓扑，其中推理所有权在智能体之间动态转移，使后续智能体能够继承并完善不断演化的推理轨迹。我们提出了 Multi-Agent Confidence-guided Relay（MACR），一个支持智能体间动态接力协作的框架。关键挑战在于确定何时应进行推理接力以及由哪个智能体继续推理过程。该方法通过置信度引导的接力触发和竞拍机制来应对这一挑战，后者根据置信度选择下一个智能体。在四个基准测试上的实验表明，该方法在准确率上优于最强的单模型策略，例如在 MathVista 上提升 +3.3%，在 MMStar 上提升 +3.9%；同时在 HallusionBench 和 MMStar 上与多智能体策略持平，但 token 开销降低了 6.0 倍。进一步分析表明，接力协作使得异构智能体能够逐步整合互补的见解，在不同推理阶段结合异构能力。我们的源代码已在 https://github.com/67L1/MACR (https://huggingface.co/papers?q=MACR) 开源。

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