CERA-MoA: Co-Evolving Routing Mechanisms with Continually Learning LLM Agents
CERA-MoA：路由与持续学习智能体协同演化框架
🧭 多智能体路由与持续学习协同
IIIS, Tsinghua University · School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University · Shanghai Qi Zhi Institute
提出 CERA-MoA，让 MoA 中动态路由器与智能体策略通过强化学习协同演化，并用隐藏状态预测熟悉度实现高效路由
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/搜索的多智能体架构中，路由策略不应固定：可借鉴 CERA-MoA 让 router 与专家 agent 在线/离线同步更新，将用户 query 分发逻辑与各领域专家（如类目导购、价格对比、营销文案）的真实能力变化对齐。
- 用中间层隐藏状态做“熟悉度”估计，避免完整 rollout 才能判断 agent 是否适合处理某类请求；实际在线系统可训练 lightweight 打分器，毫秒级实现动态路由和成本控制。
- 累积阈值激活最小 agent 子集，可移植到集成推理/多模型打分场景，按 query 难度动态调用 1~N 个模型，在效果与 latency/成本间自动权衡。
- 按 evolving competence 主动分配训练样本可促进专家差异化，适合多领域商品推荐或意图分类中的专家持续训练，防止 cold-start 和同质化。