多智能體系統(tǒng)（MAS）是一支由不同專長(zhǎng)成員組成的虛擬團(tuán)隊(duì)，有精于數(shù)學(xué)推理的成員，也有擅長(zhǎng)規(guī)劃與策略設(shè)計(jì)的高手，他們通過(guò)角色分工和結(jié)構(gòu)化流程，共同破解難題。這種分工協(xié)作不僅能顯著提升效率，還能將單一模型無(wú)法觸及的深度任務(wù)迎刃而解。

但是無(wú)論是精心設(shè)計(jì)的角色分工，還是巧妙搭建的投票與融合機(jī)制，現(xiàn)有系統(tǒng)往往在“如何讓各專家在對(duì)話中真正理解彼此”這一環(huán)節(jié)失之交臂。他們更多關(guān)注最終答案的質(zhì)量，卻忽視了智能體間深度溝通與動(dòng)態(tài)調(diào)整的重要性。

為此，OSC（Orchestrating Cognitive Synergy）框架應(yīng)運(yùn)而生。它不僅在專家選擇與結(jié)果聚合之間插入一層“自適應(yīng)協(xié)作引擎”，更通過(guò)協(xié)作者知識(shí)模型（CKM）和學(xué)習(xí)型認(rèn)知差距分析（fgap），讓每位智能體都能對(duì)同伴的認(rèn)知狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)建模。再結(jié)合PPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的通信策略（πcomm），OSC讓多智能體真正邁向“深度協(xié)作”的境界。

這支由中山大學(xué)和阿里巴巴集團(tuán)聯(lián)合打造的團(tuán)隊(duì)，將學(xué)術(shù)前沿的認(rèn)知建模與工業(yè)級(jí)的系統(tǒng)優(yōu)化無(wú)縫融合，團(tuán)隊(duì)成員有Jusheng Zhang, Yijia Fan, Kaitong Cai，Keze Wang，Xiaofei Sun。他們的跨界合作，既確保了理論的嚴(yán)謹(jǐn)性，也兼顧了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的可行性。

1.相關(guān)工作

LLM驅(qū)動(dòng)的多智能體系統(tǒng)

多智能體協(xié)作的早期嘗試，多以“角色分工+流程設(shè)計(jì)”為主。研究者常將LLM模擬為產(chǎn)品經(jīng)理、程序員、測(cè)試人員等固定角色，并通過(guò)預(yù)定義的腳本或結(jié)構(gòu)化工作流，讓它們按部就班地完成任務(wù)。

這種做法在軟件開發(fā)、知識(shí)檢索等場(chǎng)景中取得了一定成功，但卻存在內(nèi)在的僵化：每位代理的協(xié)議都是在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)運(yùn)轉(zhuǎn)，遇到新問(wèn)題時(shí)無(wú)法靈活調(diào)整彼此的溝通方式。

智能體選擇與結(jié)果聚合

為了提升效率，學(xué)界提出了知識(shí)感知路由——根據(jù)任務(wù)類型將最合適的專家分配給子任務(wù)；又或者引入動(dòng)態(tài)路由機(jī)制，憑借歷史表現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)整任務(wù)分配。

然而，當(dāng)所有子任務(wù)完成后，再通過(guò)投票、自我評(píng)估或分層信息融合等手段合成最終答案。這些方法能提升整體準(zhǔn)確率，卻將協(xié)作過(guò)程視為黑箱，對(duì)智能體在對(duì)話中如何交換信息、化解分歧毫不關(guān)心。

智能體間通信機(jī)制

在通信層面，Chain-of-Thought 提示可以讓多智能體共享推理鏈，辯論框架和談判機(jī)制也被用來(lái)磨礪和精煉方案；甚至有人嘗試通過(guò)共享記憶或增量學(xué)習(xí)來(lái)保持長(zhǎng)周期的協(xié)作狀態(tài)。

可惜這些機(jī)制往往是“靜態(tài)”的：它們沒(méi)有能力根據(jù)對(duì)話進(jìn)展實(shí)時(shí)判斷誰(shuí)真正理解、誰(shuí)產(chǎn)生誤解；也缺乏系統(tǒng)化的認(rèn)知建模來(lái)指導(dǎo)交互策略。

OSC的創(chuàng)新定位

OSC的獨(dú)特之處正是在專家選擇與答案聚合之間，搭建了一個(gè)專門用于自適應(yīng)協(xié)作的中間層。它利用協(xié)作者知識(shí)模型實(shí)時(shí)描摹每位代理的認(rèn)知畫像，再通過(guò)學(xué)習(xí)型認(rèn)知差距分析動(dòng)態(tài)捕捉理解偏差，并由強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的通信策略，精準(zhǔn)地調(diào)整交互內(nèi)容、風(fēng)格與目標(biāo)。整個(gè)框架如同一位“指揮大腦”，讓多智能體從并行工作者蛻變成真正意義上的“協(xié)同認(rèn)知團(tuán)隊(duì)”。

圖1:OSC框架使用協(xié)作者知識(shí)模型（CKMs）

2.OSC框架概覽

在多智能體 LLM 協(xié)作的全流程中，OSC 擔(dān)任連接“專家選擇”與“答案聚合”兩端的關(guān)鍵中樞。

首先，由外部模塊根據(jù)任務(wù)類型和模型能力，從模型池中“挑選”出若干專家；隨后這批專家進(jìn)入OSC 的中間層，開啟多輪自適應(yīng)協(xié)作推理；最后，經(jīng)由聚合器將各專家的精煉輸出整合成最終答案。

整體架構(gòu)如同一座橋梁：

• 專家選擇階段確保每一次召集都精準(zhǔn)匹配任務(wù)需求
• OSC 中間層通過(guò)持續(xù)的認(rèn)知感知與動(dòng)態(tài)對(duì)齊，讓各智能體在對(duì)話中互相補(bǔ)全理解、快速達(dá)成共識(shí)
• 答案聚合階段則負(fù)責(zé)提煉各方智慧，輸出高質(zhì)量、連貫一致的系統(tǒng)答案

自適應(yīng)協(xié)作推理是 OSC 的核心。這里并非讓智能體僅僅“輪流發(fā)言”，更是一場(chǎng)有策略的“認(rèn)知編排”——智能體之間通過(guò)協(xié)作者知識(shí)模型實(shí)時(shí)洞察彼此認(rèn)知狀態(tài)，利用認(rèn)知差距分析甄別誤解或分歧，再憑借強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化的通信策略，精準(zhǔn)調(diào)整信息焦點(diǎn)、表達(dá)層次與交互風(fēng)格，最終形成高效、深入的團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

3.技術(shù)細(xì)節(jié)解讀

動(dòng)態(tài)協(xié)作者知識(shí)模型（CKM）

OSC 以 CKM 為基石，為每對(duì)智能體構(gòu)建一條隱式的“認(rèn)知通道”。這條通道源于一組廣泛的候選認(rèn)知維度——從語(yǔ)言學(xué)標(biāo)記、常見推理模式，到任務(wù)無(wú)關(guān)的對(duì)話行為，全都納入初始全集。

CKM 并不人工挑選哪幾項(xiàng)有效，而是由模型自行學(xué)習(xí)關(guān)注最具任務(wù)相關(guān)性的部分，生成一組 128 維的潛在向量 ，刻畫在對(duì)話第t輪的知識(shí)、推理信心和任務(wù)理解。

其內(nèi)部結(jié)構(gòu)由兩部分組成：一是基于 Transformer 編碼器的 fCKM，用來(lái)從對(duì)方最新發(fā)言和對(duì)話歷史中提取潛在認(rèn)知特征；二是 GRU 實(shí)現(xiàn)的 fupdate，用于將上輪的向量與新消息融合，輸出更新后的 z。在強(qiáng)大的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練后，這兩套模塊還會(huì)在OSC 的端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)循環(huán)中繼續(xù)微調(diào)，讓 CKM 表示精準(zhǔn)服務(wù)于最終任務(wù)。

學(xué)習(xí)型認(rèn)知差距分析（fgap）

僅僅建模并不夠，還需識(shí)別“共識(shí)缺口”。OSC 通過(guò)可學(xué)習(xí)的差距函數(shù) fgap，將智能體的內(nèi)部狀態(tài)表示 Φ與對(duì)協(xié)作者e的認(rèn)知模型z投影到同一語(yǔ)義空間，并以多頭注意力＋前饋網(wǎng)絡(luò)的形式，輸出一組差距指標(biāo)G。

這一指標(biāo)有的指向事實(shí)理解偏差，有的反映推理路徑差異，甚至可捕捉目標(biāo)設(shè)定不一致。OSC 以此為依據(jù)，動(dòng)態(tài)設(shè)定通信目標(biāo)，無(wú)需人為固定，保證每次對(duì)話都直擊協(xié)作瓶頸。

自適應(yīng)通信策略（πcomm）

有了對(duì)自身與他人認(rèn)知的雙重洞察，怎樣說(shuō)才最有效？πcomm 給出了答案。它以 Transformer 編碼器為骨干，將以下五大信息拼接成智能體決策的“認(rèn)知大圖”：

• 智能體自身的認(rèn)知狀態(tài) Φ
• 對(duì)所有協(xié)作者的 CKM 表征集合
• 對(duì)所有協(xié)作者的認(rèn)知差距矩陣
• 當(dāng)前任務(wù)查詢 Q
• 累積對(duì)話歷史 Ht

在此復(fù)合狀態(tài)下，πcomm 輸出一個(gè)結(jié)構(gòu)化動(dòng)作：包含動(dòng)態(tài)決定的通信目標(biāo)（如“澄清細(xì)節(jié)”或“提出驗(yàn)證”）、目標(biāo)受眾（某位或多位協(xié)作者）以及細(xì)膩的風(fēng)格和焦點(diǎn)參數(shù)（層次深度、情感色彩、論證方式等）。動(dòng)作一經(jīng)生成，便通過(guò)專門的 prompt 模板交給生成型 LLM，自然地化作一句切中要害的對(duì)話內(nèi)容。

這一決策網(wǎng)絡(luò)在 PPO 強(qiáng)化學(xué)習(xí)中不斷優(yōu)化。它的獎(jiǎng)勵(lì)不僅包含任務(wù)成功的外部回報(bào)，也加入了通信成本懲罰與針對(duì)認(rèn)知差距顯著縮小的內(nèi)在獎(jiǎng)勵(lì)。通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，πcomm 學(xué)會(huì)在最小的輪次和信息量里，完成最有效的協(xié)作交流。（編輯注：由于數(shù)學(xué)符號(hào)不能全部正確顯示，請(qǐng)專業(yè)讀者查看原文）

4.策略指導(dǎo)的語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

在 OSC 中，每一次通信都源于 πcomm 輸出的抽象通信動(dòng)作，這份“認(rèn)知藍(lán)圖”精確定義了要解決的認(rèn)知差距、面向的協(xié)作者以及內(nèi)容和表達(dá)風(fēng)格。然而僅有藍(lán)圖還不夠，還需要將其渲染成自然流暢、上下文貼切的對(duì)話文本。這里，OSC 借助生成型 LLM（fLLM）完成從“抽象”到“自然語(yǔ)言”的華麗蛻變。

抽象通信動(dòng)作首先被送入一個(gè)Prompt 生成函數(shù)，該函數(shù)動(dòng)態(tài)整合三大信息：

• πcomm 選定的動(dòng)作要素（通信目標(biāo)、受眾與風(fēng)格參數(shù)）
• 發(fā)信者自身的內(nèi)部認(rèn)知狀態(tài)（如當(dāng)前計(jì)劃片段或假設(shè)）
• 協(xié)作者知識(shí)模型（CKM）中對(duì)目標(biāo)受眾的認(rèn)知洞見（如可能的誤解或信息缺口）

基于這些信息，Prompt 生成函數(shù)會(huì)構(gòu)建一段豐富且針對(duì)性極強(qiáng)的指令，示例化地告訴 fLLM：“請(qǐng)以說(shuō)服力強(qiáng)的說(shuō)明風(fēng)格，針對(duì) B 代理在子任務(wù) X 上的理解偏差，提出一道具體的澄清問(wèn)題?！彪S后，fLLM 僅需專注語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，快速生成一條清晰、有理有據(jù)的消息。

在這一流程中，OSC 與 LLM 各司其職：OSC 決定“要說(shuō)什么、說(shuō)給誰(shuí)、要達(dá)到什么效果”，而LLM 專心“如何表達(dá)、用怎樣的措辭與句式最得體”。這樣的職責(zé)分工既保障了高層協(xié)作意圖的精準(zhǔn)貫徹，也大大降低了生成失控的風(fēng)險(xiǎn)。

5.實(shí)驗(yàn)評(píng)估與分析

主要實(shí)驗(yàn)設(shè)置

OSC 的實(shí)力，得益于多樣化的專家模型池與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?duì)照實(shí)驗(yàn)。研究團(tuán)隊(duì)選用了六款強(qiáng)大的開源 LLM：

• Qwen2-72B-Instruct
• LLaMa-3-70B-Instruct
• WizardLM-2-8x22B
• Gemma-2-27B
• Deepseek-V3
• Deepseek-R1

Qwen2-72B-Instruct 同時(shí)擔(dān)當(dāng)答案聚合器，確保與現(xiàn)有系統(tǒng)（如 KABB、MoA）在相同基礎(chǔ)上進(jìn)行公平比拼。評(píng)測(cè)基準(zhǔn)涵蓋 AlpacaEval 2.0（805 條指令的 LC win 率與標(biāo)準(zhǔn)win 率）和 MT-Bench 多輪對(duì)話得分，輔以單模型對(duì)照（OSC-Single-LLaMa3）和各大 GPT-4 版本、Claude 3.7 等專有模型。

表1:OSC（Our）和其他模型在AlpacaEval 2.0和MT試驗(yàn)臺(tái)上的比較。MoA（具有2層）與KABB和OSC設(shè)置共享類似的專家模型配置，涉及6個(gè)不同的提議者和1個(gè)聚合器。

對(duì)于AlpacaEval 2.0，GPT-4變體、LLaMa-3-70B-Instruct和Qwen2-72BInstruct的性能來(lái)自公共排行榜；WizardLM-2-8x22B的結(jié)果來(lái)自之前的工作。我們?cè)贏lpacaEval 2.0上復(fù)制了Deepseek-V3、Deepseek-R1和Gemma2-27B的結(jié)果。對(duì)于MT Bench，我們進(jìn)行了評(píng)估以獲得基于輪次的分?jǐn)?shù)，但GPT-4變體、LLaMa-3-70B-Instruct和WizardLM-2-8x22B的結(jié)果除外，這些結(jié)果來(lái)自之前的工作。OSC（我們的）結(jié)果證明了其先進(jìn)協(xié)作機(jī)制的好處。

性能對(duì)比

在 AlpacaEval 2.0 上，OSC 達(dá)到81.4% 的 LC win 率和76.2%的標(biāo)準(zhǔn) win 率，超越 KABB（77.9%/72.3%）與 MoA（68.1%/65.4%）。MT-Bench 上，OSC 同樣以9.94的平均得分登頂，在首輪（9.96）與次輪（9.73）表現(xiàn)均領(lǐng)先。 單模型場(chǎng)景下，OSC-Single-LLaMa3 也以 36.1% LC win 率小幅領(lǐng)先 KABB-Single-LLaMa3（34.7%）與基線 LLaMa-3-70B-Instruct（34.4%），再度證明自適應(yīng)協(xié)作框架的加成效果。

圖2:AlpacaEval 2.0的性價(jià)比權(quán)衡。OSC配置（六邊形）與KABB（全）（圓形）、單個(gè)模型（三角形）和專有模型（星形）進(jìn)行比較。OSC展示了強(qiáng)大的帕累托前沿，相對(duì)于成本優(yōu)化了性能。虛線連接OSC配置，強(qiáng)調(diào)通過(guò)增加但高效管理的專家協(xié)作來(lái)提高性能。

通信效率與質(zhì)量

不僅答對(duì)率高，OSC 的對(duì)話過(guò)程也更簡(jiǎn)潔高效。與 TalkHier、REMALIS、DyLAN、MAC 等對(duì)比，OSC 平均僅需4.6 輪、約3.3k Tokens完成任務(wù)。通信冗余率低至14.2%，沖突解決率高達(dá)89.5%，任務(wù)相關(guān)信息密度更是達(dá)到了84.5%，遠(yuǎn)超其他框架的 79%–83% 區(qū)間。這些數(shù)據(jù)清晰地反映出 CKM 與認(rèn)知差距驅(qū)動(dòng)的 πcomm 在提升協(xié)作精準(zhǔn)度與減少無(wú)效交流方面的顯著作用。

關(guān)鍵組件消融

通過(guò)去除 CKM、fgap、πcomm 或 rshape 逐一消融實(shí)驗(yàn)，可以直觀量化各模塊的價(jià)值：

• 去除 CKM 后，LC win 率驟降至71.2%，通信輪次與冗余大幅上升
• 去除 πcomm 時(shí)，僅剩 69.4% 的LC win 率，通信負(fù)擔(dān)倍增
• 去除 fgap 或 rshape 也分別導(dǎo)致性能與效率明顯下滑

消融研究表明，CKM 與動(dòng)態(tài)通信策略是 OSC 卓越效果的中流砥柱，學(xué)習(xí)型差距分析與內(nèi)在獎(jiǎng)勵(lì)則進(jìn)一步提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性與敏捷性。

可擴(kuò)展性研究

團(tuán)隊(duì)逐步將智能體規(guī)模從 2、4、6、8 增至 10，發(fā)現(xiàn)中等規(guī)模（6 agents）可兼顧深度協(xié)作與協(xié)調(diào)開銷，取得 81.4% 的最佳 LC win 率。代理過(guò)少時(shí)視角受限，過(guò)多時(shí)溝通輪次與 Token 數(shù)迅速上漲，沖突解決率從 91.7% 回落到 87.8%。OSC的核心模型在 6 agents 環(huán)境下冗余最低（12.6%）、信息密度最高（86.2%），展現(xiàn)了良好的可擴(kuò)展平衡。

價(jià)格–性能平衡

在 AlpacaEval 2.0 上，OSC 以 1–6 agents 不同配置描繪出一條清晰的性能–成本 Pareto 前沿。6 agents 配置實(shí)現(xiàn)最高 81.4% LC win，平均成本約 $0.97/條；相比 KABB（77.9%/$0.91）和專有 GPT-4o、Claude 3.7，僅需 3–4 agents 就能達(dá)到同級(jí)或更優(yōu)的成績(jī)，卻將單條調(diào)用成本壓低至不到 $0.6。對(duì)于預(yù)算敏感的應(yīng)用場(chǎng)景，OSC 提供了靈活可調(diào)的高性價(jià)比方案。

預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)影響

僅靠 CKM 與 fgap 的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，OSC已可達(dá)到 76.8% 的 LC win，但通信輪次偏多（5.1 輪）且信息量更大（3.45 k Tokens）。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行端到端微調(diào)后，系統(tǒng)迅速攀升至 81.4% 的 LC win，平均輪次降至 4.3 輪，Token 數(shù)也縮減至2.87 k。對(duì)比 KABB 框架，這一微調(diào)增益體現(xiàn)了動(dòng)態(tài)協(xié)作模型與差距分析的真實(shí)價(jià)值，為多智能體協(xié)作實(shí)用化奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

圖3：與僅預(yù)訓(xùn)練的方法和KABB基線相比，微調(diào)CKM和fgap模塊可以提高任務(wù)成功率（LC勝率）和通信效率（平均輪次和令牌）。

6.創(chuàng)新討論

OSC 的核心創(chuàng)新在于將“知識(shí)感知”與“策略驅(qū)動(dòng)”融入多智能體協(xié)作的每一次對(duì)話，將分散的專家個(gè)體鍛造為一個(gè)真正意義上的認(rèn)知團(tuán)隊(duì)。

通過(guò)持續(xù)更新的協(xié)作者知識(shí)模型，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)捕捉每位代理的理解水平與推理信心；借助學(xué)習(xí)型認(rèn)知差距分析，OSC 可以實(shí)時(shí)識(shí)別誤解和分歧；再加上強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化的通信策略，它以極少的交互輪次和信息量，達(dá)成高效的共識(shí)與方案優(yōu)化。這樣的設(shè)計(jì)不僅在學(xué)術(shù)基準(zhǔn)上取得了領(lǐng)先，更為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景——從智能客服到企業(yè)決策支持——提供了可行的協(xié)作范式。

盡管 OSC 展示了強(qiáng)大的協(xié)同潛力，我們也清晰地看到其在規(guī)模擴(kuò)展和精準(zhǔn)建模方面的挑戰(zhàn)。研究表明，當(dāng)智能體數(shù)量超過(guò)最佳的中等規(guī)模（約 6 個(gè)）時(shí)，CKM 更新延遲和內(nèi)存占用顯著上升，沖突解決率出現(xiàn)下滑。這反映出，對(duì)每位協(xié)作者進(jìn)行高維度認(rèn)知建模，始終會(huì)隨著團(tuán)隊(duì)規(guī)模的膨脹而面臨計(jì)算與協(xié)調(diào)負(fù)擔(dān)。

另外，框架對(duì)形狀化內(nèi)在獎(jiǎng)勵(lì)的依賴，也意味著在完全依賴稀疏的任務(wù)回報(bào)時(shí)，學(xué)習(xí)效率將大幅下降。超參數(shù)如通信輪次和成本權(quán)重的設(shè)計(jì)，也需在不同應(yīng)用中反復(fù)調(diào)試，才能兼顧深度與簡(jiǎn)練。

面對(duì)這些局限，OSC 的下一步改進(jìn)方向尤為清晰。一方面，可以引入動(dòng)態(tài)超參數(shù)優(yōu)化機(jī)制，讓系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)協(xié)作反饋?zhàn)赃m應(yīng)調(diào)整通信輪次、成本懲罰強(qiáng)度等關(guān)鍵參數(shù)，無(wú)需人工反復(fù)試驗(yàn)。另一方面，沖破單一領(lǐng)域的局限，將 OSC 框架推廣到跨領(lǐng)域協(xié)作中：比如將對(duì)話式推理應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷、金融分析，或與多模態(tài)模型聯(lián)動(dòng)，融合語(yǔ)音、圖像和文本信息，共同完成復(fù)雜任務(wù)。

此外，引入分層式專家管理與輕量級(jí)增量更新，有望在保持高效對(duì)齊的同時(shí)，進(jìn)一步降低資源開銷。未來(lái)，隨著更多行業(yè)應(yīng)用落地，OSC 也可以結(jié)合在線學(xué)習(xí)和模型蒸餾技術(shù)，讓多智能體系統(tǒng)在真實(shí)場(chǎng)景中持續(xù)進(jìn)化。

7.結(jié)論

OSC 通過(guò)“動(dòng)態(tài)知識(shí)對(duì)齊+自適應(yīng)通信策略”的創(chuàng)新組合，打破了傳統(tǒng)多智能體系統(tǒng)難以深入?yún)f(xié)作的瓶頸，實(shí)現(xiàn)了對(duì)話驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知編排。

協(xié)作者知識(shí)模型（CKM）讓每位代理都能隨時(shí)洞察同伴的認(rèn)知狀態(tài)，學(xué)習(xí)型認(rèn)知差距分析（fgap）揭示了分歧所在，而基于 PPO 的通信策略（πcomm）則以最精準(zhǔn)的方式消解誤解、推動(dòng)共識(shí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，OSC 在 AlpacaEval 2.0 和 MT-Bench 等多項(xiàng)基準(zhǔn)上均取得顯著領(lǐng)先，既提升了任務(wù)成功率，又大幅優(yōu)化了通信效率。

從行業(yè)落地角度來(lái)看，OSC 為多智能體協(xié)作應(yīng)用提供了一條清晰路徑：無(wú)論是多角色客服系統(tǒng)，還是復(fù)雜業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，它都能讓不同模型或服務(wù)模塊之間實(shí)現(xiàn)真正的深度協(xié)同。

對(duì)于后續(xù)研究，OSC 的設(shè)計(jì)思路可推廣至更多場(chǎng)景：基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整認(rèn)知模型、在低資源環(huán)境下實(shí)現(xiàn)小規(guī)模團(tuán)隊(duì)高效協(xié)作，乃至與跨模態(tài)、多任務(wù)學(xué)習(xí)相結(jié)合。伴隨著多智能體技術(shù)在商業(yè)和科研領(lǐng)域的不斷深入，OSC 所揭示的“從并行個(gè)體到協(xié)同認(rèn)知團(tuán)隊(duì)”的范式，將引領(lǐng)下一代 AI 協(xié)作系統(tǒng)的創(chuàng)新潮流。

參考資料：???https://arxiv.org/pdf/2509.04876??

本文轉(zhuǎn)載自?????波動(dòng)智能?????，作者：FlerkenS