NUS等机构提出智能体超网，动态定制多智能体系统，性能提升11.82%同时成本降低55%

新加坡国立大学等机构提出“智能体超网”（Agentic Supernet），将NAS思想引入多智能体系统设计，实现任务难度感知的动态架构生成。相比传统方法，MaAS在六大基准测试中性能提升0.54%~11.82%，推理成本降低至45%，同时具备跨模型与跨数据集的泛化能力。这一突破性成果被ICML 2025接收为Oral Presentation，为高效AI系统设计提供了新方向。
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