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Multi-Agent
Multi-agent LLM frameworks and architectures for collaborative financial automation
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·mike
M3MAD-Bench：多智能体辩论在不同领域和模态下真的有效吗？
M3MAD-Bench 对 9 个模型、5 个领域以及视觉语言设置下的多智能体辩论进行了压力测试，发现“集体幻觉”导致了 65% 的失败，对抗性辩论使准确率下降了高达 12.8%，而自我一致性通常能以更低的 Token 成本达到与辩论相当的准确率。
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·mike
AutoGen：金融 AI 的多智能体对话框架
AutoGen（Wu 等，2023）引入了一个多智能体对话框架，其中由大语言模型（LLM）驱动的智能体通过传递消息来完成任务；双智能体设置将 MATH 基准测试的准确率从 55% 提升至 69%，而专门的 SafeGuard 智能体将不安全代码检测提高了多达 35 个 F1 分数——这些研究结果直接适用于构建安全、模块化的 Beancount 自动化流程。
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