在长周期、多圭臬的互助任务中，传统单智能体通常濒临着任务见效率随圭臬长度快速衰减，失实级联导致容错率极低等问题。

为了搪塞这些问题，就需要构建具备全局贪图与因果依赖管聪慧商的散布式智能体框架，并在果真游戏中考证效用。

基于此，来自港科广和腾讯的商榷团队忽视了CausalMACE秩序，通过将因果推理机制系统性地引入盛开全国多智能体系统，为复杂任务协同提供了可膨大的工程化处治决策。

现在，该责任已中稿 EMNLP 2025 Findings。

全局因果任务图

为了让一群 AI 像容貌团队不异，既单干明确又能动态颐养。论文忽视"全局因果任务图"倡导，让 AI 学会"淌若 - 那么"的逻辑。

换句话说，即是先搭地基再砌墙，先找食材再下锅。

具体来说，全局因果任务图包含两个部分：

因果烦闷模块：引入平均处理效应 ( ATE ) 量化每条依赖边与游戏规章的一致性，自动剔除由大模子先验幻觉导致的失实依赖

负载感知退换：基于 DFS 旅途搜索与动态"勤勉率"标的，罢了多智能体及时任务再分拨

而在秩序框架层面，CausalMACE 则包含"判断"、"贪图"、"实验"三个要道。

Judger ——"裁判"

及时考证当作是否正当，并给出成败响应，保证所有智能体在吞并套游戏规章下行径。

Planner ——"总工"

先把复杂任务拆成几许"小工单"，一次性列清。

然后再按游戏规章画一张"粗线条历程图"。

之后，再用因果推理"精修"这张图，对每一条先后关连，让大模子回复"淌若游戏规章变了，这条先后关连还建筑吗？"

淌若，所有规章更动均不影响关连的建筑，就删掉这条关连，幸免 AI 作念不必功。

经过这轮"去伪存真"，获得一张干净、可实验的任务因果图。

Worker ——"退换室"

当先，用深度优先搜索把因果图拆成多条"坐蓐线"，给每条坐蓐线及时计较"勤勉指数"。其中，正在这条线上干活的 AI 越多、离开始越远，指数越高。

接下来，让新来的 AI 自动加入指数最低的那条线，既幸免扎堆，也减少恭候。每完成一步，AI 向 Planner 苦求下一步任务，通盘过程握续迭代。

实验论断：完成率恶果双增强

在 VillagerBench 三项基准任务（建造、烹调、密室脱逃）中，相较 AgentVerse 与 VillagerAgent 基线，任务完成率最高升迁 12%，恶果升迁最高达 1.5 倍。

代理责任量愈加均衡，换取缔造下最大增益达到 13%。

One more thing

这篇论文的通信作家是来自香港科技大学（广州）的助理诠释、博士生导师——王浩诠释。

他 2023 年博士毕业于新加坡南洋理工大学，曾在 TikTok、地平线等公司科研责任。

主要商榷好奇为大模子生成式智能体和三维重建。发表 TPAMI、IJCV、CVPR、NeurIPS 等畛域顶级会议期刊论文 50 余篇。主握国度当然科学基金后生容貌，参与国度科技部国度要点研发筹算容貌，获 2023 年 SMP-IDATA 晨星后生基金、2024 年腾讯犀牛鸟专题容貌。

论文运动： http://arxiv.org/abs/2508.18797

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—  完  —

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