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官方账号arXiv cs.AI@Somgyuan Li, Ahmed M. Abdelmoniem, Shiqiang Wang
推荐理由：想了解如何降低多智能体LLM工作流的成本？试试这个新框架，它通过智能选择LLM代理来优化进度和成本。
进度引导
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8月27日
10:21
多智能体大型语言模型（LLM）工作流因协作推理而成为解决复杂任务的强大范式，但重复调用LLM和长期上下文积累导致运营成本高。ProgRouter是一个在线进度引导编排框架，自适应选择LLM代理，在保持任务解决质量的同时，遵守时间和成本预算。实验表明，与关键基线相比，ProgRouter降低了运营成本，同时保持了强大的任务解决性能。