XAgents：基于 IF-THEN 规则与多极任务处理图的统一多智能体协作框架
人工智能
2025-09-15 v1
摘要
大型语言模型（LLM）的快速发展显著增强了多智能体系统（MAS）在协助人类处理复杂现实任务方面的能力。然而，MAS 在处理具有不确定性的高度复杂任务时，仍面临有效任务规划的挑战，常导致误导性或错误的输出，从而阻碍任务执行。为解决此问题，我们提出 XAgents，这是一个建立在多极任务处理图与 IF-THEN 规则基础上的统一多智能体协作框架。XAgents 利用多极任务处理图实现动态任务规划并处理任务不确定性。在子任务处理过程中，它集成特定领域的 IF-THEN 规则以约束智能体行为，同时利用全局规则增强智能体间的协作。我们在三个不同数据集上评估了 XAgents 的性能，结果表明，在知识型与逻辑型问答任务中，它始终优于最先进的单智能体与多智能体方法。XAgents 的代码可在以下地址获取：https://github.com/AGI-FHBC/XAgents。
引用
@article{arxiv.2509.10054,
title = {XAgents: A Unified Framework for Multi-Agent Cooperation via IF-THEN Rules and Multipolar Task Processing Graph},
author = {Hailong Yang and Mingxian Gu and Jianqi Wang and Guanjin Wang and Zhaohong Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.10054},
year = {2025}
}