摘要

本文介绍了一种名为PEER的多代理框架，旨在解决特定领域应用中性能、成本和数据隐私的三重困境。PEER框架通过精确的问题分解、高级信息检索、全面总结和严格自我评估，系统化地处理特定领域任务。此外，论文还提出了一种定制代理调优策略，通过利用在线数据和用户反馈进行有效模型调优，实现了与GPT-4相媲美的性能，同时有效管理成本和确保数据隐私。

原理

PEER框架的核心在于其多代理合作机制，通过四个专门的代理角色（Plan、Execute、Express、Review）协同工作，实现对特定领域任务的高效处理。每个代理角色负责不同的任务：

• Plan代理：将用户的查询分解为多个相关的子问题，为全面分析提供框架。
• Execute代理：根据Plan代理生成的子问题，收集相关信息，增强回答的准确性和全面性。
• Express代理：综合收集的信息，进行全面的推理，形成最终结论。
• Review代理：评估Express代理的回答是否符合预设标准，必要时提出修改建议，启动新一轮的PEER迭代，以提高回答质量。

PEER框架的先进性在于其高效的任務分配、合作和反馈循环，以及通过Review代理实现的自我优化机制，确保回答不断向最优解靠近。

流程

PEER框架的工作流程如下：

1. Plan阶段：用户查询被分解为多个相关的子问题。
2. Execute阶段：收集每个子问题的相关信息。
3. Express阶段：综合信息形成最终结论。
4. Review阶段：评估结论是否符合标准，必要时进行修改。

例如，在金融领域，用户询问“巴菲特为何出售比亚迪股票？”PEER框架的工作流程如下：

• Plan代理：生成四个相关子问题。
• Execute代理：收集比亚迪的财务数据和专家意见。
• Express代理：综合信息形成全面回答。
• Review代理：评估回答并提出修改建议。

应用

PEER框架在特定领域，尤其是金融问答领域，展现了显著的应用潜力。通过有效的代理调优策略，PEER框架能够在确保性能的同时，有效管理成本和保护数据隐私。未来，PEER框架可进一步扩展到其他领域，如法律、医疗等，通过长期学习和记忆机制、用户交互和反馈机制的优化，以及增强模型的泛化能力，实现更广泛的应用。