ProSEA：通过勘探代理解决问题

arXiv:2510.07423v1 公告类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）使人工智能代理能够处理日益复杂的任务。然而，大多数现有代理仍然仅限于静态规划和脆弱的交互，缺乏真正的协作或自适应推理。我们介绍 ProSEA，这是一种模块化、通用的多智能体框架，旨在通过探索和计划演化来迭代解决问题。 ProSEA 采用分层架构，其中管理器代理协调领域专用的专家代理、分解任务并根据失败尝试的结构化反馈自适应地重新计划。与之前的系统不同，ProSEA 代理不仅报告成功或失败，还报告失败的详细原因和新发现的约束，从而通过探索性跟踪实现动态计划细化。该框架自主运行，但在需要时支持与人类协作者的无缝集成。在具有挑战性的 FinanceBench 基准上进行的实验表明，即使没有人类反馈，ProSEA 的性能也优于最先进的基准，并在推理繁重的任务中实现了稳健的性能。这些结果强调了 ProSEA 作为更透明、适应性更强、更人性化的人工智能代理的基础的潜力。