MAGIC: Mixed-Granularity Agent Graphs via Incremental Construction with Dense-Reward Reinforcement Learning
MAGIC：通过增量构建与稠密奖励强化学习生成混合粒度智能体图
🧭 多智能体任务自适应拓扑生成 ★ 深度解读
提出混合粒度多智能体组织图生成，局部选择单智能体或可复用组，以稠密奖励 RL 直接优化构建策略，在 8 个基准上全面领先
📌 工作参考价值（4 点）
- 业务多智能体 pipeline（如电商搜索/推荐 Agent、广告文案生成、客服）常固定拓扑；MAGIC 的做法是把角色库做成 single/group 可选，局部决定子任务是否需要小组协作，能显著降低 token 成本并保持精度。可直接借鉴：将高频子任务封装为可复用 group 模板，简单子任务保留 atomic agent。
- 训练构建策略时可放弃先搜索再 SFT，直接用 on-policy RL + potential-based reward shaping；用固定 probe 集评估部分图效用，给中间 ADD 决策稠密信号，在任务反馈稀疏、API 预算有限时更划算。
- potential 由 probe utility + structural complexity + role repetition 三部分构成，总回报保持不变（potential-based shaping），最终任务分数被重分配到中间步骤，适合离线日志/仿真环境训练组织策略。
- 工程上注意训练与推理成本分离：推理只执行最终组织；训练 probe 评估可缓存复用。这对线上 LLM Agent 编排有直接参考价值。