arXiv 自然语言处理· Fabian Tritthart, Tom Zehle·· 2 小时前AI 评分34
CATS：面向多智能体系统的对比归因拓扑搜索
Credit Where Credit Is Due: Contrastive Attribution Topology Search for Multi-Agent Systems
AI 导读
研究人员提出对比归因拓扑搜索 CATS，利用 LLM 归因器对比候选拓扑的执行轨迹并分配单智能体信用，进而更新超图边权并剪枝弱边与弱智能体。在使用开源小模型时，CATS 在 BigCodeBench 上的平均准确率较纯评分启发式搜索提升 5.3 个百分点，且部署 token 减少 54%。在 HotpotQA 提示词投毒压力测试中，CATS 在全部三次运行中均剔除了所有带对抗提示词的智能体。
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