JADE：弥合动态代理 RAG 中的战略 - 操作鸿沟

检索增强生成（RAG）已演变为由中央规划器协调多轮推理的动态代理工作流。然而，现有范式面临“战略 - 操作失配”：复杂规划策略因执行器未适配而失效。本文提出 JADE 框架，通过在共享骨干网下建模为协作多智能体团队，实现规划与执行的端到端联合优化。该方法促进协同适应：规划器学习在执行器能力边界内运作，执行器则进化以对齐高层战略意图，显著提升系统性能并平衡效率与效果。