SWORD：联合优化多智能体工作流与提示
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SWORD：联合优化多智能体工作流与提示
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AI 综述
Nipun B Nair 等作者提出 SWORD 框架，将多智能体工作流的拓扑结构与自然语言提示词放在一起联合优化，整个过程只依赖标量任务指标引导，不需要领域初始化或针对具体任务的工程。 在相同骨干模型的受控对比中，SWORD 相比仅优化提示词、仅优化工作流以及分阶段优化的基线均取得统计显著提升。作者称，在使用更小骨干模型、更少训练数据、每数据集 4–6 美元 API 成本的情况下，其准确率超过最强的已发表领域专用基线。
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最新进展10月7日 12:00
SWORD：面向用户行为模拟的工作流与提示词联合优化框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.AISWORD：面向用户行为模拟的工作流与提示词联合优化框架
SWORD 是一个联合优化多智能体工作流拓扑与自然语言提示词的框架，仅依靠标量任务指标引导，无需领域初始化或任务特定工程。在相同骨干模型的受控对比下，SWORD 相较仅提示词、仅工作流及分阶段优化基线均取得统计显著提升，并在使用更小骨干模型、更少训练数据和每数据集 4–6 美元 API 成本的情况下，准确率超过最强的已发表领域专用基线。
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