AgentGrad: Intervention-guided Prompt Optimization for Multi Agent Systems

• 类型：arxiv
• 标识：2609.08572
• 链接：https://arxiv.org/abs/2609.08572
• 主分类：agent
• 形态：method
• 被引：3
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：3
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：AgentGrad is proposed, a prompt optimization framework for multi-agent systems based on sequential intervention and semantic textual gradient abstraction that achieves state-of-the-art performance across five MAS benchmarks while reducing wall-clock optimization time and optimization cost.
• OpenAlex ID：W7212009224
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2609.08572
• DOI：10.48550/arxiv.2609.08572
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2609.08572
• OpenAlex更新：2026-09-13
• 待LLM分类：否
• 标题中文：AgentGrad：面向多 Agent 系统的干预引导 prompt 优化
• TLDR中文：提出 AgentGrad，一种基于序贯干预与语义文本梯度抽象的多智能体系统 prompt 优化框架，在 5 个 MAS benchmark 上取得 SOTA 性能，同时降低优化耗时与成本
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-10-agent-rag-longcontext-candidates.json
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-11-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [OpenAlex backfill]
• [S2 enrich]