エージェントの混合(MoA)

各層で複数の LLM 提案エージェントが前の層のすべての応答を補助的なコンテキストとして受け取り、最終的なアグリゲーターが統合する前に自らの回答を反復的に洗練していく、層状のアンサンブル。モデルは他のエージェントの応答を見せられると、より優れた回答を生成するため、オープンソースの提案エージェントを積み重ねることで、単一のフロンティアモデルを上回ることができる。