智能体调度
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突破智能体工作流瓶颈:ToolOrchestra框架如何通过强化学习实现动态资源调度
在人工智能领域,智能体工作流的构建一直是提升任务执行效率的关键。然而,传统基于提示词工程的工作流设计存在明显的性能天花板,而静态路由策略则常导致计算资源的严重浪费。香港大学与NVIDIA团队的最新研究《ToolOrchestra: Learning to Orchestrate Tools with Multi-Objective Reinforcement…
在人工智能领域,智能体工作流的构建一直是提升任务执行效率的关键。然而,传统基于提示词工程的工作流设计存在明显的性能天花板,而静态路由策略则常导致计算资源的严重浪费。香港大学与NVIDIA团队的最新研究《ToolOrchestra: Learning to Orchestrate Tools with Multi-Objective Reinforcement…