理解多智能体LLM框架：统一基准与实验分析

多智能体LLM框架被广泛用于加速基于大语言模型的智能体系统开发。这些框架通过特定的架构结构来规范智能体之间的交互、信息存储和任务协调。然而，其对系统性能的影响尚不明确。本文提出了一种架构分类法，并开发了MAFBench统一评估套件，以在标准化执行流程下对多个能力进行联合评估。实验结果表明，框架级别的设计选择可能显著影响延迟、规划准确性和协调成功率。最后，作者将研究结果转化为具体的架构设计原则和框架选择指南，并提出了未来的研究方向。