【ICML2025】MetaAgent：基于有限状态机的多智能体系统自动构建方法

大型语言模型（LLMs）已展现出在多智能体系统中解决各种实际任务的能力。然而，现有的人类设计的多智能体框架通常仅适用于一小部分预定义场景，而当前的自动化设计方法则存在诸多局限，例如缺乏工具集成、依赖外部训练数据以及通信结构僵化等问题。 为此，本文提出了 MetaAgent，一个基于有限状态机的框架，可自动生成多智能体系统。给定任务描述，MetaAgent 将设计一个多智能体系统，并通过优化算法对其进行打磨。在系统部署后，有限状态机将负责控制智能体的行为与状态转移。 为评估该框架的效果，我们在文本类任务和实际任务上进行了实验。结果表明，MetaAgent 所生成的多智能体系统优于其他自动化设计方法，并能在特定任务上达到与人类专家设计的多智能体系统相当的性能。代码开源地址为：https://github.com/SaFoLabWISC/MetaAgent/。