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智能体混合(MoA)
一种分层集成方法：在每一层，多个 LLM 提议智能体都会接收上一层的全部回复作为辅助上下文，并在最终的聚合器进行综合之前迭代地完善各自的答案。由于模型在看到同伴的回复后能给出更好的答案，一叠开源提议智能体可以胜过单个前沿模型。
复杂度: high多智能体
30秒速览
- 是什么
- 把多个 LLM 智能体分层堆叠，每一层都以上一层的全部输出为条件迭代打磨答案，最后汇总成一个最终回复。
- 何时使用
- 适用于多样化模型视角能提升质量的复杂问题，此时开源模型组合起来可以追平甚至超过前沿模型。
- 注意
- 延迟和成本随层数与提议模型数量线性增长；收益通常在 2 到 3 层之后就趋于平缓，再往上只是浪费算力。
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智能体混合: 概览
一种分层集成方法：在每一层，多个 LLM 提议智能体都会接收上一层的全部回复作为辅助上下文，并在最终的聚合器进行综合之前迭代地完善各自的答案。由于模型在看到同伴的回复后能给出更好的答案，一叠开源提议智能体可以胜过单个前沿模型。
- Layered proposer-aggregator architecture
- Each layer conditions on all prior-layer outputs
- Iterative cross-model refinement
- Aggregator synthesizes a best-of-all response
- Works with heterogeneous open-source models
- Exploits model collaborativeness (peers improve output)
The Agent Architect
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参考资料
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