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论文提出了 InFlowOp，一种免标签的多智能体 LLM 工作流构建与优化方法：它用统一成本为每个智能体分配定价，在智能体能力与执行成本之间取得平衡；同时引入 Braid 基准，用于评估工作流级别的多智能体协作能力。在多个领域和不同骨干模型上，InFlowOp 相比单智能体基线最高提升 11.97%，在流内优化中实现 9.64% 的增益。