DynaFlow：学习自由形式的多智能体编排

DynaFlow 让主智能体自行生成多智能体协作工作流

资讯摘要

论文提出 DynaFlow 框架，将自由形式的可执行工作流合成纳入主智能体的动作空间，由主智能体自行决定何时协作，并生成按顺序或并行协调子智能体的任务专用程序，执行结果与轨迹用于指导后续动作。作者仅对主智能体做监督微调，子智能体保持固定。在数学推理、科学问答和多跳检索六个基准上，Forced 模式整体准确率为 88.08%，比同 Qwen3.5-27B 骨干的最强基线高 10.90 个百分点。

要点速读

1. 主智能体在动作空间中生成任务专用工作流，决定何时协作及子智能体的串行或并行执行、信息交换与验证
2. 仅训练主智能体，子智能体固定，将编排学习与执行器能力提升分离
3. 六个基准上 Forced 模式整体准确率 88.08%，较同骨干最强基线高 10.90 个百分点

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采集于 2026/10/28 08:00:15（北京时间）。