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EvoMaster: A Search-Based System Test Generation Tool
EvoMaster: A Search-Based System Test Generation Tool
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EMMA系统通过结构化记忆增强多智能体工作流合成
研究人员推出EMMA，一种使用结构化情景记忆合成多智能体工作流的新系统。EMMA通过明确更新所有权和可采纳性，解决了当前LLM代理部署的局限性，从而实现更可控和有效的学习。在KramaBench、AppWorld和BBEH基准测试中进行测试，EMMA表现出色，性能优于基线高达32.5%，并且使用的训练执行次数更少。
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新框架利用大型语言模型和进化算法生成AI智能体
研究人员开发了使用进化算法和大型语言模型（LLMs）生成和优化多智能体系统（MAS）的新型框架。例如，EvoMAS在配置空间中采用进化生成来创建用于复杂推理和软件工程任务的MAS，其性能优于人类设计的系统和先前自动生成的方法。EvoSci将受生物启发的进化与知识图谱相结合，用于科学发现，使用基于角色的智能体来增强想法生成和同行评审。ToolMol将类似的进化智能体框架应用于药物发现，优化分子特性，并在结合亲和力和自由能得分方面取得了最先进的结果。