IF-MAP: Influence-Function-Inspired Agent Prioritization in Multi-Agent Systems
IF-MAP：多智能体系统中受影响函数启发的智能体优先级排序
🧭 多智能体优先级排序与黑盒优化
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen · Harbin Institute of Technology · School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University
提出 IF-MAP 黑盒方法，通过提示扰动与局部响应模型估计 agent 改进潜力，为多智能体系统确定优化优先级
📌 工作参考价值（4 点）
- 在多 Agent 搜索/推荐链路（如 query 改写、召回、排序、文案生成各由一个 LLM agent 负责）中，用 IF-MAP 式探测确定高杠杆 agent：对每个 agent 的 prompt 做少量语义扰动，记录端到端指标变化，优先调优影响最大的节点，避免平均分配算力
- 不需要访问模型参数/梯度，适合采用 API 或第三方模型的业务；只依赖 prompt embedding 与最终 loss，可在生产环境旁路低成本采样，不影响线上
- 拟合正则化局部响应模型，用系数范数做打分，可作为轻量级优先级评估器；工程上可在小样本上快速执行，并将得到的优先级迁移到不同底层模型（论文显示跨模型有效），适合先在小模型上探测、再决定生产模型升级顺序
- 成本收益：相比全量优化所有 agent，该策略可节省 35–74% token，同时提升宏观指标，适合需要频繁迭代 prompt 或替换模型的团队