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 等作者发布论文，提出用户行为模拟框架 SWORD，联合优化多智能体工作流拓扑与自然语言提示词。该框架仅靠单一标量任务指标引导，无需领域初始化或任务特定工程。 在控制变量、相同骨干模型的对比下，SWORD 相对仅提示词、仅工作流和分阶段优化基线取得统计显著提升。作者称，它以更小骨干模型、更少训练数据和每数据集 4–6 美元 API 成本，超过最强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.LGSWORD：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，仅靠单一标量任务指标引导，无需领域初始化或任务特定工程。在控制变量、相同骨干模型的对比下，SWORD 相对仅提示词、仅工作流和分阶段优化基线均取得统计显著提升，且以更小骨干模型、更少训练数据和每数据集 4–6 美元 API 成本超过最强已发表领域专用基线。
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