EvoTeam: Multi-Agent Collaboration via Evolving Teams
EvoTeam：通过演化团队实现多智能体协作
🧭 多智能体团队演化与协作优化
Jilin University · Nanjing University of Science and Technology · Shanghai AI Lab
提出协作中心的多智能体演化框架，联合演化团队组织、交互规则与个体技能
📌 工作参考价值（4 点）
- 团队库 + 任务路由：在电商多 Agent 系统中，可按 query 类型或场景维护可复用团队模板（如搜索意图理解团队、推荐策略团队），根据任务相似度选择或新建团队，避免每次从零组队。
- 团队特定交互规则：不要全局统一 Agent 通信协议，针对不同协作上下文定义 team-specific interaction rules，例如广告投放中的“预算控制 → 出价 → 创意”顺序与约束可随经验动态调整，避免规则跨场景污染。
- 个体技能跨团队复用：将每个 Agent 的提示词/技能封装为可插拔模块，允许同一 Agent 在不同团队中使用，降低重复开发；团队级经验只在兼容上下文中积累，防止跨任务负迁移。
- 演化机制可离线沙盒回放：在搜推任务中利用历史 session 作为反馈，对团队组织与交互规则做进化搜索，在线只保留最优团队配置，降低试错成本。