研究人员开发了 A-MapReduce，一个受 MapReduce 范式启发的全新框架，以提高基于大型语言模型 (LLM) 的多代理系统执行广度搜索任务的效率。该方法将广度搜索重塑为一种横向结构化的检索问题，通过自适应分解和结构化结果聚合，能够并行处理海量检索目标。实验表明，A-MapReduce 在 WideSearch 和 DeepWideSearch 等基准测试中取得了最先进的性能，在 Item F1 分数上显著优于使用 OpenAI o3 或 Gemini 2.5 Pro 的强大基线模型，同时还减少了运行时间和提高了成本效益。 AI
影响 提高了 LLM 代理在大规模检索任务中的效率和性能。
排序理由 该集群描述了一篇详细介绍 LLM 多代理系统新颖框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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