EvolveRouter：マルチエージェント質問応答におけるルーティングとプロンプトの共同進化
arXiv cs.CL / 2026/4/8
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要点
- 本論文は、固定されたエージェント群に対して最適化するのではなく、共同の共同進化（co-evolution）によってルーティングとエージェント双方を改善する、マルチエージェント質問応答のための学習可能な枠組み「EvolveRouter」を提案する。
- グラフベースのクエリ・ルーティング診断がエージェントへの的を絞った指示の洗練（instruction refinement）を導く一方で、改善されたエージェントがルータに対するよりクリーンな教師信号（supervision）を生成する、クローズドループ（閉ループ）システムを用いる。
- EvolveRouterは、ルータに重み付けされた回答の一致度（answer agreement）に基づき、クエリごとに参加するエージェント数を動的に選択する適応的推論メカニズムを追加する。
- 5つのQAベンチマークに関する実験では、最先端のルーティング・ベースラインに対して一貫した改善が確認され、F1と完全一致（exact match）の両方が向上する。アブレーション／分析により、クローズドループの洗練と適応的な協調の価値が支持される。
