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论文提出了 SHIFT 框架，它通过一个经过学习的本地 LLM 架构师和价值函数，结合蒙特卡洛树搜索，为每个查询构建多智能体框架，在 9,193 个任务上实现了约 80% 的平均准确率，超越了 17 个基线方法，同时在更经济的模式下将执行 token 成本降低了 32%。