MAS-Gate：以节点为中心量化多智能体系统生命周期

论文提出统一节点级量化框架 MAS-Gate，覆盖多智能体系统全生命周期。

资讯摘要

论文将基于大语言模型的多智能体系统（MAS）的开发与运行划分为设计时编排、运行时干预、事后归因三个阶段，提出统一量化框架 MAS-Gate。该方法把每次执行建模为有向无环图，结合节点内效用与节点间强度，并分别用于 Orchestrator 训练的稠密奖励、Editor 的运行时编辑训练，以及为 LLM 事后归因提供风险排序节点。作者报告在交互环境、多跳问答、通用推理与归因实验中优于各阶段专用基线。

要点速读

1. 论文提出 MAS-Gate，将 MAS 生命周期分为设计时编排、运行时干预与事后归因三阶段，用统一的节点级量化衔接。
2. 方法将执行建模为有向无环图，结合节点内效用（参考答案似然变化）与节点间强度（语义吸收与下游可达性）。
3. 作者报告在交互环境、知识密集型多跳问答、通用推理和事后归因实验中，MAS-Gate 优于对应阶段的专用基线。

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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。