多智能体LLM系统的组织科学：解耦谁、如何与哪个算法
评分
81首次将经典组织理论系统应用于多智能体LLM系统，并通过严谨消融实验揭示责任分配与模型族的关系，信息增量极大。
方法设计清晰、实验对照严谨（固定协议比较+消融），逻辑链条完整，方法论与结论均有充分支撑。
提供可配置的工程框架和自适应路由算法，直接指导多智能体系统的部署与调优，但短期内落地需适配具体接口。
当前多智能体系统设计缺乏理论指导，该论文正好填补这一空白，且arXiv发表日期为最新。
arXiv预印本，作者机构为学术机构，引用文献规范，工作基于已有开源基准和LLM评估，可信度高。
基础分 89.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 81
精选线 70已入选精选
精选理由
论文首次系统地将组织理论引入多智能体LLM系统并通过严格实验验证，信息密度高、方法创新。
AI 点评
「这篇论文把管理学里的组织理论真枪实弹地搬进了多智能体系统，不是简单类比，而是可执行可验证。对搞Agent编排的工程师和研究者来说，这是一份既讲原理又给代码的实操地图，尤其注意它证明了组织设计不能一招鲜——换了模型就得重新调。」
速览
多智能体框架常将组织、协调和协作协议三个维度纠缠在一起。本文提出IMACS框架，将三者解耦为独立可互换的层，使经典组织理论（Belbin角色、Mintzberg协调、RACI责任）成为可执行的配置，并将六种已有协作协议统一接口。进一步提出自适应组织路由（Adaptive Org Routing）——一种基于上下文赌博机的元协议，能在质量-成本权衡下为每个任务动态选择协议，在受控研究中优于所有固定协议。消融实验发现，责任分配的效果取决于协议是否将交付物路由给负责智能体，且最优分配因模型族而异，证明组织设计必须针对每个模型重新验证或学习。
- 提出IMACS框架，解耦多智能体系统的组织（Who）、协调（How）和协作协议（Which Algorithm）三个层面。
- 将Belbin角色、Mintzberg协调机制、RACI责任矩阵等经典组织理论映射为可执行配置。
- 自适应组织路由（Adaptive Org Routing）作为上下文赌博机元协议，动态选择最佳协作协议。
- 实验揭示责任分配的效果依赖于协议路径，且最优组织设计因模型族而异，不可硬编码。
正文
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