多智能体

图4展示了多智能体系统优化的两种方法。

图4：多智能体系统优化示意图。

如何以多智能体协作的视角重新审视和优化RAG整个流程，是当前RAG研究的核心挑战。

提出多智能体联合优化框架，包括共享奖励优化（SharedRewardOptimization）和差异化数据奖励优化（DifferentialDataRewardOptimization），将RAG建模为多智能体协作的序贯决策过程，实现端到端的系统优化。