arXiv Artificial Intelligence· Jun Liu, Zhenglun Kong, Changdi Yang, Fan Yang, Tianqi Li, Peiyan Dong, Joannah Nanjekye, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Pu Zhao, Xue Lin, Dong Huang, Yanzhi Wang·· 19 小时前AI 评分29
RCR-Router：面向多智能体 LLM 系统的角色感知上下文路由
RCR-Router: Efficient Role-Aware Context Routing for Multi-Agent LLM Systems with Structured Memory
AI 导读
研究者提出 Role-Conditioned Context Routing（RCR），一种执行时上下文路由层，按角色、任务阶段元数据和 token 预算，从结构化共享记忆中为各智能体选择性分配相关记忆条目。在多跳问答、ALFWorld 具身推理和 WebShop 网页决策任务上，RCR 相比 Full-Context 平均减少 35% token 用量、38% 运行时间，同时保持或提升任务表现。
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