NTU 提出 OrchMAS：动态多专家协同的科学推理多智能体框架
📌 一句话总结：
本工作提出 OrchMAS，一个通过动态角色生成与多模型协同编排（orchestration）实现复杂科学推理的多智能体框架，使系统能够根据任务自动构建推理流水线并持续自我修正。
🔍 背景问题：
当前多智能体 LLM 系统在复杂科学推理任务中仍存在多方面限制：
1️⃣ 许多 MAS 系统依赖固定角色和静态 prompt，难以适应不同领域任务；
2️⃣ 手工设计的多阶段 pipeline 维护成本高，且错误容易在推理链中传播；
3️⃣ 多数系统使用同一模型模拟所有 agent，导致专业能力不足与验证可靠性下降。
💡 方法简介：
提出 Orchestrated Multi-Agent System（OrchMAS），通过动态编排实现科学任务推理：
引入Orchestrator（协调模型）+ Executor（执行模型）的两层架构，由协调模型动态生成 agent 角色、prompt 和推理流程；
设计自适应多阶段协作 pipeline，可根据中间结果动态插入验证、修改推理路径或调整角色；
角色并非预定义，而是通过强化学习自动生成，如 Researcher、Planner、Verifier 等专家代理；
提出 Layered Critique Refinement Learning，结合结构奖励与答案精度奖励进行 GRPO 强化学习优化。
📊 实验结果：
在 2Wiki、HotpotQA、GSM8K、DAPO、PopQA、MusiQue 等多个基准上均取得最优表现；
例如在 2Wiki 上 F1 从 41.24 提升至 67.25，EM 从 37.50 提升至 60.42；
在复杂数学推理任务 DAPO 上提升尤为明显，F1 从 15.16 提升至 56.64；
在 OOD 数据集（TriviaQA、MathQA、SQuAD v2 等）上也保持稳定优势，显示出较强泛化能力。
✨ 一句话点评：
OrchMAS 用“动态角色生成 + 多模型编排”重新定义 MAS 推理流程，让多智能体系统从静态 pipeline 进化为自适应推理操作系统。
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