HAWK: A Hierarchical Workflow Framework for Multi-Agent Collaboration
作者: Yuyang Cheng, Yumiao Xu, Chaojia Yu, Yong Zhao
分类: cs.AI, cs.MA
发布日期: 2025-07-05
备注: AgentIR@SIGIR 2025
💡 一句话要点
HAWK：一种用于多智能体协作的分层工作流框架，提升跨平台互操作性和资源利用率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 分层架构 工作流编排 智能调度 资源管理 跨平台互操作 自适应优化
📋 核心要点
- 现有多智能体系统在跨平台互操作、动态调度和资源共享方面存在挑战，异构智能体缺乏标准接口，协作框架扩展性差，调度策略静态，状态同步不足。
- HAWK框架通过分层架构和标准化接口，实现了任务解析、工作流编排、智能调度、资源调用和数据同步的端到端流程，提升资源利用率。
- CreAgentive原型实验表明，HAWK框架显著提升了吞吐量，降低了调用复杂度，并提高了系统可控性，验证了其有效性和可扩展性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为分层智能体工作流（HAWK）的模块化框架，旨在解决当前多智能体系统在跨平台互操作性、动态任务调度和高效资源共享方面面临的挑战。HAWK框架包含用户、工作流、操作器、智能体和资源五个层次，并由十六个标准化接口支持，提供了一个端到端的流程，涵盖任务解析、工作流编排、智能调度、资源调用和数据同步。其核心在于工作流层中的自适应调度和优化模块，该模块利用实时反馈和动态策略调整来最大化资源利用率。资源层为异构数据源、大型模型、物理设备和第三方服务/工具提供统一的抽象，简化了跨领域信息检索。通过CreAgentive（一个多智能体小说生成原型）验证了HAWK的可扩展性和有效性，该原型在吞吐量方面取得了显著提升，降低了调用复杂度，并提高了系统可控性。此外，本文还展示了大型语言模型如何在HAWK中无缝集成，突出了其灵活性。最后，概述了未来的研究方向，包括幻觉缓解、实时性能调整和增强的跨领域适应性，并调研了在医疗保健、政府、金融和教育领域的潜在应用。
🔬 方法详解
问题定义：当前多智能体系统面临跨平台互操作性差、动态任务调度困难、资源共享效率低下的问题。异构智能体之间缺乏统一的接口标准，导致协作困难。现有的协作框架通常缺乏灵活性和可扩展性，难以适应复杂多变的任务需求。静态的调度策略无法充分利用系统资源，而智能体之间的状态同步不足则会影响协作效率。
核心思路：HAWK框架的核心思路是通过分层架构和标准化接口，将多智能体协作过程解耦为多个独立的层次，从而实现模块化和可扩展性。通过自适应调度和优化模块，根据实时反馈动态调整调度策略，最大化资源利用率。资源层提供统一的抽象，简化了对异构资源的访问。
技术框架：HAWK框架包含五个层次：用户层、工作流层、操作器层、智能体层和资源层。用户层负责接收用户请求并解析任务。工作流层负责编排任务流程，并进行智能调度和优化。操作器层负责将工作流指令转换为智能体可执行的操作。智能体层包含各种异构智能体，负责执行具体任务。资源层提供对各种数据源、模型、设备和服务的统一访问接口。框架通过16个标准化接口实现各层之间的通信和协作。
关键创新：HAWK框架的关键创新在于其分层架构和自适应调度模块。分层架构实现了模块化和可扩展性，使得系统可以灵活地添加和删除智能体和资源。自适应调度模块能够根据实时反馈动态调整调度策略，从而最大化资源利用率。资源层的统一抽象简化了对异构资源的访问，降低了开发和维护成本。
关键设计：工作流层中的自适应调度模块是关键设计之一，它利用强化学习或其他优化算法，根据系统状态和任务需求动态调整调度策略。资源层的统一抽象通过适配器模式实现，为每种类型的资源提供一个适配器，将资源的具体接口转换为统一的接口。此外，框架还定义了一套标准化的消息格式，用于智能体之间的通信和状态同步。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过CreAgentive原型实验，HAWK框架在小说生成任务中表现出显著的性能提升。实验结果表明，与传统方法相比，HAWK框架能够显著提高吞吐量，降低调用复杂度，并提高系统可控性。此外，实验还验证了大型语言模型可以在HAWK框架中无缝集成，进一步提升了系统的灵活性和性能。
🎯 应用场景
HAWK框架具有广泛的应用前景，例如医疗保健领域可以用于辅助诊断和治疗，政府领域可以用于智能政务和公共服务，金融领域可以用于风险评估和投资决策，教育领域可以用于个性化学习和智能辅导。该框架能够有效整合各种异构资源，提高多智能体协作效率，从而提升各行业的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Contemporary multi-agent systems encounter persistent challenges in cross-platform interoperability, dynamic task scheduling, and efficient resource sharing. Agents with heterogeneous implementations often lack standardized interfaces; collaboration frameworks remain brittle and hard to extend; scheduling policies are static; and inter-agent state synchronization is insufficient. We propose Hierarchical Agent Workflow (HAWK), a modular framework comprising five layers-User, Workflow, Operator, Agent, and Resource-and supported by sixteen standardized interfaces. HAWK delivers an end-to-end pipeline covering task parsing, workflow orchestration, intelligent scheduling, resource invocation, and data synchronization. At its core lies an adaptive scheduling and optimization module in the Workflow Layer, which harnesses real-time feedback and dynamic strategy adjustment to maximize utilization. The Resource Layer provides a unified abstraction over heterogeneous data sources, large models, physical devices, and third-party services&tools, simplifying cross-domain information retrieval. We demonstrate HAWK's scalability and effectiveness via CreAgentive, a multi-agent novel-generation prototype, which achieves marked gains in throughput, lowers invocation complexity, and improves system controllability. We also show how hybrid deployments of large language models integrate seamlessly within HAWK, highlighting its flexibility. Finally, we outline future research avenues-hallucination mitigation, real-time performance tuning, and enhanced cross-domain adaptability-and survey prospective applications in healthcare, government, finance, and education.