TeamLLM: A Human-Like Team-Oriented Collaboration Framework for Multi-Step Contextualized Tasks

📄 arXiv: 2604.06765v1 📥 PDF

作者: Xiangyu Wang, Jin Wu, Haoran Shi, Wei Xia, Jiarui Yu, Chanjin Zheng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-08

💡 一句话要点

提出TeamLLM框架，模拟人类团队协作解决多步骤上下文任务

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

关键词: 多LLM协作 团队协作框架 上下文任务 程序结构化任务 类人智能 角色扮演 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型框架在解决上下文任务时，缺乏对人类团队角色分工的模拟，导致视角单一。
  2. TeamLLM框架通过模拟人类团队协作，将LLM分配到不同的角色，从而实现更全面的问题解决。
  3. 实验结果表明，TeamLLM在CGPST基准测试中显著提高了性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出TeamLLM，一种类人团队导向的多LLM协作框架，用于解决上下文任务。该框架模拟人类团队角色分工，避免单一视角，从而提升多步骤上下文任务的性能。TeamLLM采用四种具有明确分工的团队角色，并采用三阶段多LLM协作来处理多步骤上下文任务。为了评估TeamLLM在多步骤上下文任务上的有效性，本文提出了上下文关联和程序结构化任务（CGPST），并构建了CGPST基准。该基准具有上下文关联、程序结构、面向过程评估和多维度评估四个核心特征。在CGPST上评估了十个流行的LLM，结果表明TeamLLM显著提高了性能。本文发布了包含场景、完整过程响应和人类评分的基准测试数据，以及十个LLM的测试结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）框架在解决多步骤上下文任务时，通常缺乏明确的团队角色分工，导致模型从单一视角出发解决问题，限制了其在复杂任务中的表现。现有的方法没有充分利用不同LLM的优势，难以模拟人类团队协作的灵活性和多样性。

核心思路：TeamLLM的核心思路是模拟人类团队协作模式，将不同的LLM分配到不同的角色，每个角色负责任务的不同方面。通过明确的角色分工和协作机制，TeamLLM能够更全面地理解和解决多步骤上下文任务。这种设计旨在模仿人类团队在解决复杂问题时的优势，例如集思广益、分工合作和互相监督。

技术框架：TeamLLM框架包含四个主要角色：项目经理（Project Manager）、研究员（Researcher）、评论员（Commentator）和执行者（Executor）。整个流程分为三个阶段： 1. 任务分解阶段：项目经理负责将复杂任务分解为更小的子任务。 2. 角色协作阶段：研究员负责收集相关信息，评论员负责评估和提供反馈，执行者负责执行具体的子任务。 3. 结果整合阶段：项目经理负责整合各个角色的输出，形成最终的解决方案。

关键创新：TeamLLM的关键创新在于其类人团队协作的框架设计。与以往的单视角或简单多LLM集成方法不同，TeamLLM通过明确的角色分工和协作机制，实现了更高效、更全面的问题解决。此外，CGPST基准测试的提出也为评估多步骤上下文任务的性能提供了一个新的标准。

关键设计：TeamLLM框架中，每个角色都由一个或多个LLM担任。具体LLM的选择可以根据任务的特点和LLM的性能进行调整。在协作过程中，各个角色之间通过消息传递进行沟通和协调。消息传递的格式和内容可以根据任务的需求进行定制。此外，框架还引入了角色切换机制，允许在不同阶段切换不同的角色，以适应任务的变化。

📊 实验亮点

实验结果表明，TeamLLM在CGPST基准测试中显著提高了性能。与传统的单LLM方法相比，TeamLLM在整体性能上取得了显著提升，尤其是在上下文理解和程序结构化方面。具体性能提升数据在论文中给出，表明了TeamLLM框架的有效性。

🎯 应用场景

TeamLLM框架可应用于需要多步骤推理和上下文理解的复杂任务，例如智能客服、自动化报告生成、项目管理和决策支持系统。通过模拟人类团队协作，TeamLLM能够提高问题解决的效率和质量，为各行业提供更智能化的解决方案。未来，该框架可以进一步扩展到更多领域，例如科学研究、教育和医疗保健。

📄 摘要（原文）

Recently, multi-Large Language Model (LLM) frameworks have been proposed to solve contextualized tasks. However, these frameworks do not explicitly emulate human team role division, which may lead to a single perspective, thereby weakening performance on multi-step contextualized tasks. To address this issue, we propose TeamLLM, a human-like Team-Oriented Multi-LLM Collaboration Framework. TeamLLM adopts four team roles with distinct division and employs a three-phase multi-LLM collaboration for multi-step contextualized tasks. To evaluate the effectiveness of TeamLLM on multi-step contextualized tasks, we propose Contextually-Grounded and Procedurally-Structured tasks (CGPST) and construct the CGPST benchmark. This benchmark has four core features: contextual grounding, procedural structure, process-oriented evaluation and multi-dimensional assessment. We evaluate ten popular LLMs on CGPST at overall-level, step-level, and dimension-level. Results show that TeamLLM substantially improves performance on CGPST. We release the benchmark with scenarios, full-process responses and human scores from ten LLMs. The code and data are available at https://anonymous.4open.science/r/TeamLLM-anonymous-C50E/.