arXiv:2610.30429v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) based multi-agent systems often rely on predefined collaboration structures, limiting their adaptability to evolving task requirements. Although recent approaches enable dynamic orchestration, trajectory-level rewards they apply assign one outcome to each decision, ofen struggling to identify the contributions of individual structural changes. We propose RoleFlow, a self-evolving multi-role agentic system that refines collaboration structures through feedback-driven atomic edits and on-demand role synthesis. To make str
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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人工核验：尚无核验记录
