斯坦福等新框架，用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”，领先GPT-4o——
AgentFlow，是一种能够在线优化智能体系统的新范式，可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力
它由规划器、执行器、验证器、生成器四个专业智能体组成的团队通过共享内存进行协作，利用新方法Flow-GRPO，在系统内部直接对其规划器智能体进行实时优化。
以Qwen-2.5-7B-Instruct为基座模型的AgentFlow在10个基准测试中表现突出：
搜索任务提升14.9%、智能体任务提升14.0%、数学任务提升14.5%、科学任务提升4.1%。
多项任务表现甚至超越比其大50倍的模型，超越GPT-4o、Llama3.1-405B。
AgentFlow发布后，受到业界不少广泛关注与看好。
网友纷纷表示方向很棒：
- 多智能体流（multi-agentflow）给人的感觉就像“相位耦合推理”（phase-coupled reasoning）。很期待看到“协同能力”取代“规模”，成为衡量智能的指标。
- Flow-GRPO采用共享内存的多智能体架构设计精妙。其中验证智能体对幻觉化工具调用的阻断机制尤为关键——它能显著减少智能体工作流中典型的多步推理链误差传播。
所以，AgentFlow究竟长啥样？
