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研究人员提出多Agent编排框架HARP
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AI 综述
2026年10月7日，相关研究在arXiv发布，针对大语言模型在多Agent异构偏好下的编排难题，提出了基于显式画像推断的HARP框架。该框架将Agent偏好置信度移出提示词，通过显式贝叶斯规则进行闭式更新，为每个Agent维护数值后验，实现了估计与推理的解耦，并在理论上达到了贝叶斯遗憾界。此外，结合候选区分奖励规划的增强版本HARP+，在三种基准测试中均取得了非oracle方法的最优表现。
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最新进展10月7日 12:00
研究人员提出HARP框架及增强版HARP+，在三项基准测试中取得非oracle最优表现。报道时间线
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10月7日
- arXiv 自然语言处理基于显式画像推断的异构偏好大语言模型编排
HARP 框架提出将 Agent 偏好置信度移出提示词，通过显式贝叶斯规则进行闭式更新，以解决大语言模型在多 Agent 异构偏好下的编排难题。该方法为每个 Agent 维护数值后验并实现估计与推理的解耦，理论上达到了 $\tilde O(\sqrt K)$ 的贝叶斯遗憾界。结合候选区分奖励规划的增强版 HARP+，在三种基准测试中均取得了非 oracle 方法的最优表现。
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