MetaGPT

LATTE框架通过自适应任务图提高LLM团队效率

研究人员开发了一个名为LATTE的新框架，以提高大型语言模型（LLM）团队的效率。LATTE通过使团队能够协作构建和维护一个共享的、不断发展的协调图来解决当前LLM协调方法的效率低下问题。该图编码了任务依赖关系和进度，使代理能够动态分配工作并调整其协调策略。实验表明，与MetaGPT和静态分解等现有方法相比，LATTE在保持准确性或提高准确性的同时，减少了令牌使用量、时间和协调失败次数。