多智能体框架分解贝叶斯优化探索利用控制
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多智能体框架分解贝叶斯优化探索利用控制
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AI 综述
2026年10月30日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Mohammadsina Almasi 等作者的论文，提出一种多智能体 LLM 框架，用于改进贝叶斯优化中的自适应采集。该框架把探索-利用控制拆分为策略智能体与生成智能体：前者为多个搜索准则分配可解释权重，后者按该策略生成候选，使决策显式、可观测、可调。作者指出，单智能体 LLM 在同一提示词内同时做策略选择与候选生成会认知过载，导致搜索不稳定和过早收敛。多个连续优化基准上的实验显示，这种拆分显著提升了 LLM 介导搜索的效果。目前进展停留在论文报告层面，报道未提及代码、数据或复现细节。
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最新进展10月30日 12:00
多智能体 LLM 框架改进贝叶斯优化中的自适应采集报道时间线
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10月30日
- arXiv Artificial Intelligence多智能体 LLM 框架改进贝叶斯优化中的自适应采集
研究提出一种多智能体 LLM 框架，将探索-利用控制拆分为策略智能体与生成智能体：前者为多个搜索准则分配可解释权重，后者按该策略生成候选，使决策显式、可观测、可调。作者指出单智能体 LLM 在同一提示词内同时做策略选择与候选生成会认知过载，导致搜索不稳定和过早收敛。多个连续优化基准上的实验显示，这种拆分显著提升了 LLM 介导搜索的效果。
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