Profile-Aware Maneuvering: A Dynamic Multi-Agent System for Robust GAIA Problem Solving by AWorld
作者: Zhitian Xie, Qintong Wu, Chengyue Yu, Chenyi Zhuang, Jinjie Gu
分类: cs.AI
发布日期: 2025-08-13 (更新: 2025-09-01)
💡 一句话要点
提出动态多智能体系统以增强GAIA问题求解的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 鲁棒性 性能指纹 动态监督 复杂问题求解 控制理论 GAIA数据集
📋 核心要点
- 现有方法在处理复杂问题时，依赖外部工具的输出可能导致系统可靠性下降，尤其是在上下文延长和噪声干扰的情况下。
- 论文提出了一种动态多智能体系统，通过守护代理对执行代理进行个性化监督，基于性能指纹进行针对性干预，从而增强系统的鲁棒性。
- 实验结果表明，该系统在GAIA数据集上显著提高了有效性和稳定性，超越了单一代理系统和其简单对比，获得了开源项目的第一名。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，智能体能够利用多种外部工具解决复杂的现实问题。然而，这种依赖也带来了新的挑战，延长的上下文和噪声工具输出可能削弱系统的可靠性。为此，我们在AWorld框架中提出了一种动态多智能体系统（MAS），其中执行代理由守护代理监督，提供按需的动态操控，验证和纠正推理过程，以提高鲁棒性。我们通过控制理论中的系统识别方法增强了架构，首先在基准数据集上对执行代理进行离线分析，创建其独特弱点的“性能指纹”。守护代理利用该指纹进行在线的个性化监督，基于已知的失败模式进行针对性干预。GAIA数据集上的广泛实验表明，该个性化MAS显著提高了有效性和稳定性，超越了单一代理系统及其简单对比。我们的系统在GAIA排行榜上获得了开源项目的第一名，表明构建真正可信的智能系统不仅需要协作，还需要对每个代理的独特能力和局限性有深入的实证理解。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是如何在复杂环境中提高智能体系统的鲁棒性，现有方法在处理延长上下文和噪声输出时表现不佳，导致系统可靠性下降。
核心思路：论文的核心解决思路是通过引入守护代理对执行代理进行动态监督，利用性能指纹进行个性化干预，以此提升系统的整体鲁棒性。
技术框架：整体架构包括执行代理和守护代理两个主要模块。执行代理负责实际任务的执行，而守护代理则实时监控执行过程，并根据性能指纹进行动态调整。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了性能指纹的概念，使得守护代理能够基于已知的失败模式进行针对性干预，而不是仅仅对即时的逻辑错误做出反应。
关键设计：在技术细节上，性能指纹是通过对执行代理在基准数据集上的离线分析生成的，守护代理则利用这些指纹进行在线监督，确保干预措施的有效性和针对性。具体的参数设置和损失函数设计在实验中经过优化，以确保系统的稳定性和有效性。
📊 实验亮点
实验结果显示，该动态多智能体系统在GAIA数据集上显著提高了有效性和稳定性，超越了单一代理系统和其简单对比，最终在开源项目中获得第一名，展示了其在复杂问题求解中的优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶、机器人协作等，能够在复杂和动态的环境中提供更可靠的决策支持。未来，该方法有望推动智能系统在实际应用中的广泛采用，提升其在多种任务中的表现和安全性。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of large language models (LLMs) has empowered intelligent agents to leverage diverse external tools for solving complex real-world problems. However, this reliance introduces new challenges, as extended contexts and noisy tool outputs can undermine system reliability. To address this, we propose a dynamic Multi-Agent System (MAS) in our AWorld framework, where an Execution Agent is supervised by a Guard Agent that provides on-demand dynamic maneuvering, verifying and correcting the reasoning process to improve robustness over single-agent systems. To move beyond this generic supervision, we enhance the architecture with a methodology inspired by System Identification from control theory. This method first profiles the Execution Agent offline on a benchmark dataset to create a "performance fingerprint" of its unique weaknesses. The Guard Agent then leverages this fingerprint online to deliver profile-aware supervision, making targeted interventions based on known failure patterns rather than merely reacting to immediate logical flaws. Extensive experiments on the GAIA dataset demonstrate that this profile-aware MAS significantly improves both effectiveness and stability, outperforming not only single-agent systems but also its naive counterpart. This superior performance led our system to achieve first place among open-source projects on the prestigious GAIA leaderboard. These findings highlight that building truly trustworthy intelligent systems requires not just collaboration, but a deep, empirically-grounded understanding of each agent's unique capabilities and limitations.