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该论文提出了一种两阶段的 competence-aware 框架，用于 LLM 多智能体系统的自动编排，根据模型在当前查询上的能力动态调整角色激活与通信图，在六个基准上平均达到 93.81%，同时在高能力骨干上降低 36.26% 的 token 成本。