MetaGPT开源自动生成智能体工作流，4.55%成本超GPT-4o
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AFLOW 作者团队来自于 MetaGPT 开源社区。AFLOW 论文共同第一作者为香港科技大学（广州）的博士生张佳钇和 DeepWisdom 研究员向劲宇，共同通讯作者为 DeepWisdom 创始人兼 CEO 吴承霖（MetaGPT 代码作者、论文通讯作者）和香港科技大学（广州）的助理教授骆昱宇。作者还包括中国人民大学的于兆洋、滕枫蔚和程信，南京大学 LAMDA 实验室博士生陈雄辉，复旦大学的陈家祺和郑炳南，阿卜杜拉国王科技大学的博士生诸葛鸣晨（MetaGPT 论文共同一作），DeepWisdom 研究员洪思睿（MetaGPT 论文共同一作）和王金淋，蒙特利尔大学与 MILA 实验室的助理教授刘邦。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
现在，Agentic Workflow 也有自己的自动优化工具了。
MetaGPT 开源了 AFLOW，它使用 MCTS 进行 Agentic Workflow 的自动搜索，可以完全自动地构建与优化 Agentic Workflow 问题，让我们不再需要手写代码、调试提示词。
这是对提示词自动优化的进一步探索，通过蒙卡洛树搜索，完全接管了 Agentic Workflow 的生成与优化过程，表现远超其他工作流自动优化工作，甚至超越了对比的所有手工工作流基线。
论文标题：AFlow: Automating Agentic Workflow Generation
论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.10762
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/tree/main/examples/aflow
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。注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置。最后只需要按照格式标准输出为Makedown源文件格式内容。
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