摘要
本文提出了已验证多智能体编排（VMAO）框架，通过验证驱动的迭代循环协调专用大模型智能体。针对复杂查询，系统将问题分解为有向无环图的子问题，并行执行后经大模型验证完整性，并自适应重规划以填补空白。实验表明，该框架在答案完整性和来源质量上显著优于单智能体基线，证明了编排级验证是多智能体质量保证的有效机制。
AI 推荐理由
论文核心提出“计划 - 执行 - 验证 - 重规划”框架，聚焦任务分解与自适应重规划机制。
研究机构
AWS生成式AI创新中心
H3BSC
论文信息