新加坡研究团队推出MermaidFlow框架，实现多智能体工作流结构化与可验证

随着大语言模型发展，多智能体系统（MAS）正成为研究热点，「Agentic Workflow」推动智能体协作自动化。然而，当前基于 Python/JSON 的命令式脚本存在结构不透明、验证困难等问题，限制系统落地。新加坡 A*STAR 与南洋理工大学提出 MermaidFlow，采用结构化图语言 Mermaid，实现流程清晰、可验证、可演化的智能体工作流。该框架通过图式表达、静态验证机制与安全演化策略，在主流任务数据集上展现出优异性能，生成结构合理工作流的成功率超 90%，显著提升系统可控性与鲁棒性，为智能体系统规模化部署提供新路径。
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