EMAS: Evoluzione di Sistemi Multi-Agente Guidata da Evidenze

EMAS (Sistema Multi-Agente Evolutivo) introduce un approccio innovativo per la progettazione di sistemi multi-agente automatizzati, utilizzando esperienze a runtime per adattare la topologia del sistema e i prompt senza la necessità di modificare i parametri LLM. A differenza dei metodi convenzionali che ottimizzano in una fase di progettazione preliminare e rimangono statici successivamente, EMAS raccoglie intuizioni da campioni per creare aggiornamenti riutilizzabili mirati a migliorare l'accuratezza o minimizzare i costi dei token. Questa tecnica trasforma le tracce di esecuzione in diagnosi strutturate che delineano le revisioni necessarie. Una revisione candidata viene proposta solo quando una diagnosi viene osservata ripetutamente attraverso i campioni, e viene implementata solo se la validazione rispetto al sistema esistente soddisfa i criteri di accettazione. EMAS è stato testato su quattro benchmark e due LLM, raggiungendo la più alta accuratezza complessiva ponderata per attività per entrambi i modelli e eccellendo o pareggiando in sei su otto scenari. La ricerca è disponibile su arXiv con l'identificatore 2608.07196.