上海交大等机构联合推出MAS-GPT，革新多智能体系统构建方式

🌟 产品介绍

由上海交通大学人工智能学院、上海AI实验室、牛津大学和悉尼大学联合推出的MAS-GPT，正在颠覆传统多智能体系统（MAS）的设计范式。这项发表于ICML 2025的研究，首次将复杂MAS的构建过程转化为语言生成任务——用户只需输入自然语言问题（Query），30秒内即可获得量身定制的多智能体协作代码，并直接输出答案。

类比理解：就像从“手工作坊”迈入“智能工厂”——传统方法需人工设计每个Agent角色与协作流程（如MetaGPT、ChatDev），而MAS-GPT是首个“全自动MAS生成引擎”。

👥 适用人群

1. AI研究员：快速验证多智能体协作新架构
2. 企业开发者：低成本部署复杂任务处理系统
3. 教育工作者：构建学科专用解题Agent组
4. 前沿科技爱好者：探索LLM组织化智能的实践工具

⚙️ 核心功能（按优先级排序）

🎯 工具使用技巧

1. 精准提问=高效组队
   反例：“解数学题” → 分工模糊
   正例：“求微分方程通解，需验证奇点” → 自动生成求解Agent+验证Agent+反馈Agent

2. 复杂任务分步拆解
   多层级任务用“；”分隔：

   “分析本地气候报告；提取近3年暴雨事件；评估与全球变暖相关性”
   → 触发文档解析+时序抽取+因果推断三组Agent协作

3. 强制角色指定
   在Query中限定Agent能力：
   “用量子物理专家+科普作家解释量子纠缠”
   → 生成学术解释+大众化输出的双Agent管道

🌐 访问地址

• GitHub开源库：https://github.com/MASWorks/MAS-GPT
• HuggingFace模型：https://huggingface.co/MASWorks/MAS-GPT-32B
• 社区入口：加入MASWorks获取最新案例集

💡 实测彩蛋：在AIME-2024数学挑战中，开发者用“MAS-GPT+DeepSeek-R1”方案刷新记录，团队解题正确率飙升10%。

💎 结语

当传统方法还在“调Prompt、拼API”时，上海交大团队用MAS-GPT打开了组织化AI的新维度。更重要的是，这项技术拒绝“黑箱生成”——每个Agent的分工逻辑清晰可见，就像获得了一位永远在线的智能体架构师🧩。

正如项目负责人所言：“未来与你对话的不再是Chatbot，而是一支由AI瞬间组建的特种部队。”