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MoFlow：多目标智能体工作流生成
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AI 综述
2026年10月1日，arXiv cs.AI 全量分类收录论文《MoFlow：多目标智能体工作流生成》。该工作将智能体工作流生成建模为多目标马尔可夫决策过程，并采用 Convex-Hull Monte Carlo Tree Search 与乐观集合值回传进行求解。其核心设计是每个节点存储一组可达权衡而非单一加权分数，从而在一次搜索中近似覆盖 Pareto 前沿；用户按任意偏好查表即可返回对应工作流，无需重新训练。目前报道仅涉及方法层面的介绍，尚未提及实验评估、对比结果或代码发布等后续进展。
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最新进展10月1日 12:00
MoFlow 提出用多目标 MDP 与凸包蒙特卡洛树搜索一次搜索覆盖 Pareto 前沿。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv：cs.AI（全量分类）MoFlow：多目标智能体工作流生成
MoFlow 将智能体工作流生成建模为多目标马尔可夫决策过程，用 Convex-Hull Monte Carlo Tree Search 与乐观集合值回传求解，每个节点存储一组可达权衡而非单一加权分数，一次搜索即可近似覆盖 Pareto 前沿，按任意偏好查表返回工作流而无需重训练。
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