DHCG：为基于 LLM 的多智能体推理动态构建分层协作图

DHCG 框架通过 Planner、Worker、Generator 三个模块，从零逐步构建动态分层协作图，并支持提前终止或按需扩展。在代码生成、数学推理等基准上，其平均性能较单智能体基线提升 13.06 分，优于静态与动态 MAS 基线 2.77-8.02 分。该框架还引入动作感知偏好优化训练 Planner，并展现出跨 Planner 主干与未见 Worker 模型的泛化能力。