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官方账号arXiv cs.AI@Mingzhou Fan, Siyuan Xu, Mingxuan Yuan
推荐理由：这篇论文提出了AGAO，像给智能体图装了注意力聚焦，减少无用计算，提升任务效果，值得搞多智能体系统的人看看。
图编排
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7月28日
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论文提出 AGAO（Adaptive Goal-aware Attention Orchestration）框架，将 Transformer 式的注意力机制从令牌表示扩展到多智能体工作流级编排。AGAO 包含三个组件：目标感知注意力（评估用户目标与智能体能力的语义相关性）、拓扑感知注意力（建模智能体图的结构依赖）和资源感知注意力（分配异构智能体的预算和执行优先级）。实验在多种多智能体工作负载上显示，相比现有图执行策略，AGAO 在提升任务效果的同时减少了计算、延迟和令牌消耗。该工作将注意力工程确立为可扩展、智能多智能体系统的一个方向。