【第456期】OPPO如何用“智能体链”打败GPT-4

Seventy3 · Dec 29, 2025 · 18m

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。

今天的主题是：

Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models via Multi-Agent Distillation and Agentic RL

Summary

近年来，大型语言模型（LLM）和多智能体系统的快速发展，已在深度研究、氛围式编程（vibe coding）以及数学推理等复杂问题求解任务中展现出卓越能力。然而，现有的大多数多智能体系统依赖人工设计的提示词与工作流工程，并构建在复杂的智能体框架之上，这使得它们在计算上效率低下、能力受限，且难以从以数据为中心的学习范式中获益。

在本文中，我们提出了 Chain-of-Agents（CoA）——一种新的 LLM 推理范式，使单一模型即可原生地端到端完成复杂问题求解，其方式与多智能体系统等价（即通过多轮交互、使用多种工具并扮演多个智能体角色来解决问题）。在 Chain-of-Agents 的问题求解过程中，模型会动态激活不同的工具型智能体和角色扮演型智能体，以端到端的方式模拟多智能体协作。

为在 LLM 中激发端到端的 Chain-of-Agents 求解能力，我们提出了一种多智能体蒸馏框架，将最先进的多智能体系统蒸馏为…