控制流与数据流分离，提升多智能体大语言模型提示优化的稳定性
一项新的研究框架将多智能体大语言模型系统中的执行关键协议与任务相关语言分离。消息路由、输出格式和终止信号被表示为经过类型定义和验证的程序对象，而提示仍可用于优化任务性能。在合成推理、协作式评审生成和保险定价流程的测试中，该方法实现了100%的最终协议有效性，并持续提升了任务表现。
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