ProgRouter：面向质量-成本权衡的多智能体LLM工作流在线进度引导路由
评分
71提出在线分步路由的新范式，突破了级联路由只能做一次性查询级决策的局限。
方法设计闭环完整，多视图评分器、双路径预测器与元门控机制相互支撑，实验覆盖三类任务。
直接针对多智能体LLM部署的运营成本痛点，节流效果显著，工程落地前景清晰。
多智能体LLM正处于爆发期，成本控制的时效需求强烈，但该方向竞争激烈易被快速超越。
来自arXiv的学术预印本，方法严谨性较高，但尚未经同行评审验证。
基础分 78.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 71
精选线 70已入选精选
精选理由
论文提出创新的在线路由机制，实验覆盖编程、数学与问答等多个场景，结果显著，对多智能体LLM成本优化有直接指导价值。
AI 点评
「这篇论文的价值在于它不仅指出了级联路由的静态局限，还给出了可实操的在线分步路由方案。对正在将多智能体AI落地到生产环境的工程团队来说，ProgRouter提供了一条在不牺牲任务质量的前提下控制token成本的新路径。我也比较期待它的代码开源后在实际工作流中的表现。」
速览
ProgRouter提出在线进度引导的路由框架，解决多智能体LLM工作流中质量与成本的动态权衡问题。现有级联路由仅做一次性查询级决策，难以适应多步骤任务的实时状态变化。ProgRouter通过多视图进度评分器融合子任务完成度、进度趋势与状态质量，借助双路径预测器与自适应元门控机制评估候选LLM的进度增益，实现分步在线路由。在HumanEval Plus、MBPP、MATH-500和ASQA上的实验显示，它在保持任务性能的同时显著降低运营成本。
- ProgRouter以实现质量-成本权衡下的在线进度引导式路由为核心，突破级联路由的静态决策范式。
- 多视图进度评分器融合子任务完成度、进度趋势与工作流状态质量，提供精细的进度感知。
- 双路径进度预测器与自适应元门控机制结合，可对每个候选LLM的进度增益进行在线估算。
- 在HumanEval Plus、MBPP、MATH-500与ASQA上的实验显示，运营成本显著下降且性能保持。
正文
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