论文简介
2026年7月30日，来自研究团队的新论文 MANTA: Multi-Agent Network Topology Adaptation for Self-Evolving Multi-Agent Systems 提出了一种让多智能体系统能够自我进化的创新框架。
核心创新
现有的大语言模型多智能体系统通常将通信拓扑结构视为固定的设计选择，或者仅在离线优化时调整。MANTA 的突破在于：
- 推理时自适应：通信结构可以在推理阶段自我演化
- 动态调整：可修改智能体角色、通信链路、执行顺序、信息可见性和验证路径
- 保留约束：在改进结构的同时保持任务接口和智能体预算
实验结果
研究团队在五个基准测试上评估了 MANTA，涵盖信息检索、工具使用、规划、工作流执行和数学推理。结果显示：
- 平均得分达到 74.0，超越最强基线 5.8个百分点
- 在 PlanCraft 基准上取得最佳成绩
这证明了推理时的自我改进可以延伸到协作架构本身。
作者团队
Mao-xun Huang, Jerry Wang, Yi-Cheng Lai, Zhengxin Zhang, Claire Cardie, Hen-Hsen Huang
来源
论文来源：arXiv:2607.28527 ↗
提交日期：2026年7月30日
分类：Artificial Intelligence (cs.AI)
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