MARS: Multi-Specialist LLM Relay System for Competitive Programming
面向竞技编程的多专家 LLM 接力系统 MARS
🧭 多智能体接力与专家检索
MIRAI · London Institute for Mathematical Sciences · AXXX
MARS 用主题专家接力+RAG 检索算法理论，在 CodeContests 以 3.3 倍更低成本逼近 CodeSIM
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告 Agent 系统中，把通用 planner/coder/debugger 角色改成按业务域或环节划分的专家（如召回专家、创意生成专家、竞价策略专家），每个专家挂载领域知识库，用检索决定每次任务激活哪些专家。
- 采用 RAG 为专家注入领域理论或历史案例，而不是单纯依赖 LLM 通才能力；在推荐/搜索场景可检索历史成功策略、类目知识或用户画像模板。
- 引入 sandbox 验证环节：每轮让候选方案在业务仿真器或离线评估集上跑分，专家根据结果保留、修复或转交，类似代码沙箱换成广告投放模拟或推荐 A/B 估计器。
- 专家间用结构化 packet 传递候选方案、验证结果、错误信息和下一步期望，降低多 agent 沟通成本；最后设一个固定 infrastructure-fixer pass 统一输出格式，可借鉴到 agent 输出治理。