Understanding Multi-Agent LLM Frameworks: A Unified Benchmark and Experimental Analysis

📄 arXiv: 2602.03128v1 📥 PDF

作者: Abdelghny Orogat, Ana Rostam, Essam Mansour

分类: cs.AI

发布日期: 2026-02-03

备注: 25 pages, 9 figures and 13 tables; introduces MAFBench unified multi-agent evaluation suite

💡 一句话要点

提出MAFBench，用于系统评估多智能体LLM框架架构对性能的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 大型语言模型 性能评估 基准测试 框架架构

📋 核心要点

  1. 现有基准测试缺乏对多智能体LLM框架架构的系统性评估，无法有效隔离架构设计对性能的影响。
  2. 论文提出MAFBench，一个统一的评估套件，通过标准化的执行流程集成现有基准测试，用于框架级别的性能评估。
  3. 实验结果表明，框架设计选择对延迟、规划准确性和协调成功率有显著影响，并据此提出了架构设计原则。

📝 摘要（中文）

多智能体LLM框架被广泛用于加速由大型语言模型（LLM）驱动的智能体系统的开发。这些框架施加了不同的架构结构，用于管理智能体如何交互、存储信息和协调任务。然而，它们对系统性能的影响仍然知之甚少。这种差距至关重要，因为仅架构选择就可能导致延迟和吞吐量出现数量级的差异，以及准确性和可扩展性的显著变化。为了应对这一挑战，需要（i）联合评估多种能力，如编排开销、内存行为、规划、专业化和协调，以及（ii）在受控的框架级别条件下进行这些评估，以隔离架构效应。现有的基准测试侧重于单个能力，并且缺乏标准化的框架级别评估。我们通过（i）引入一种架构分类法，用于系统地比较多智能体LLM框架在基本维度上的差异，以及（ii）开发MAFBench，一个统一的评估套件，它在标准化的执行流程下集成了现有的基准测试，来解决这些限制。使用MAFBench，我们对几种广泛使用的框架进行了受控的实证研究。我们的结果表明，仅框架级别的设计选择就可以使延迟增加100倍以上，将规划准确性降低高达30%，并将协调成功率从90%以上降低到30%以下。最后，我们将我们的发现转化为具体的架构设计原则和框架选择指南，并概述了有希望的未来研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法缺乏对多智能体LLM框架架构的系统性评估，无法有效隔离架构设计对性能的影响。现有基准测试通常侧重于单个能力，缺乏框架级别的标准化评估，难以全面了解不同框架的优劣势。这使得开发者难以选择合适的框架，并优化系统性能。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个统一的评估套件MAFBench，对多智能体LLM框架进行系统性的性能评估。MAFBench通过标准化的执行流程集成现有基准测试，并引入架构分类法，从而能够隔离架构设计对性能的影响，并全面评估框架在编排开销、内存行为、规划、专业化和协调等方面的能力。

技术框架：MAFBench包含以下主要模块：1) 架构分类法：用于系统地比较多智能体LLM框架在基本维度上的差异。2) 标准化执行流程：用于在受控的框架级别条件下执行基准测试，以隔离架构效应。3) 集成现有基准测试：将现有的基准测试集成到MAFBench中，以评估框架在不同能力方面的性能。4) 评估指标：用于量化框架在不同能力方面的性能，如延迟、吞吐量、准确性和可扩展性。

关键创新：MAFBench的关键创新在于其统一的评估框架，能够对多智能体LLM框架进行系统性的性能评估，并隔离架构设计对性能的影响。此外，MAFBench还引入了架构分类法，用于系统地比较不同框架的差异。这使得开发者能够更全面地了解不同框架的优劣势，并选择合适的框架。

关键设计：MAFBench的关键设计包括：1) 标准化的执行流程，确保在受控的条件下进行评估。2) 架构分类法，用于系统地比较不同框架的差异。3) 多样化的评估指标，用于全面评估框架在不同能力方面的性能。4) 可扩展的架构，方便集成新的基准测试和框架。

📊 实验亮点

实验结果表明，框架级别的设计选择可以使延迟增加100倍以上，将规划准确性降低高达30%，并将协调成功率从90%以上降低到30%以下。这些结果突出了框架架构对多智能体LLM系统性能的显著影响，并强调了使用MAFBench进行系统评估的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多智能体LLM系统的开发和优化。开发者可以使用MAFBench评估不同框架的性能，并选择最适合其应用场景的框架。此外，该研究提出的架构设计原则可以指导开发者设计更高效的多智能体LLM系统。该研究还有助于推动多智能体LLM框架的标准化和发展。

📄 摘要（原文）

Multi-agent LLM frameworks are widely used to accelerate the development of agent systems powered by large language models (LLMs). These frameworks impose distinct architectural structures that govern how agents interact, store information, and coordinate tasks. However, their impact on system performance remains poorly understood. This gap is critical, as architectural choices alone can induce order-of-magnitude differences in latency and throughput, as well as substantial variation in accuracy and scalability. Addressing this challenge requires (i) jointly evaluating multiple capabilities, such as orchestration overhead, memory behavior, planning, specialization, and coordination, and (ii) conducting these evaluations under controlled, framework-level conditions to isolate architectural effects. Existing benchmarks focus on individual capabilities and lack standardized framework-level evaluation. We address these limitations by (i) introducing an architectural taxonomy for systematically comparing multi-agent LLM frameworks along fundamental dimensions, and (ii) developing MAFBench, a unified evaluation suite that integrates existing benchmarks under a standardized execution pipeline. Using MAFBench, we conduct a controlled empirical study across several widely used frameworks. Our results show that framework-level design choices alone can increase latency by over 100x, reduce planning accuracy by up to 30%, and lower coordination success from above 90% to below 30%. Finally, we translate our findings into concrete architectural design principles and framework selection guidance, and outline promising future research directions.