HALO，基于MCTS的层次化动态提示框架，让Agent总能找到最优路径 | 最新

HALO框架通过三大创新机制重塑多Agent(MAS)协作方式：层次化推理架构克服了认知过载问题，让智能体各司其职；动态角色实例化能针对不同任务匹配专业智能体；基于MCTS的搜索引擎自动探索最优推理路径。它能将模糊的用户查询转化为专业提示，分解复杂任务并动态调整执行计划。(https://arxiv.org/pdf/2505.13516)实验表明，HALO在代码生成、通用推理和算术推理任务上平均提升14.4%，特别在处理高度专业化任务时表现卓越。这一框架让AI Agent系统能如同导航卫星，总能找到解决复杂问题的最佳路径。

HALO框架概述

来自南京邮电大学和重庆大学的研究者指出，当前Agent框架常常受限于预定义的角色设计和静态通信结构，难以应对复杂交互环境和专家级任务的挑战。为此研究者提出了提出的HALO（Hierarchical Autonomous Logic-Oriented Orchestration）分层自主式逻辑导向的协调框架通过三阶段范式彻底改变了这一现状，使多智能体系统能够在没有人工干预的情况下自组织和协调。HALO是一个基于层次化推理架构的多智能体协作框架，它不仅能够动态实例化智能体角色，还能自适应构建最优通信工作流，为复杂问题解决提供了新思路。

HALO框架概述。HALO由三个模块组成：(1)自适应提示优化，将用户查询优化为高质量可理解的提示；(2)层次化推理堆栈，负责任务分解、角色实例化和子任务执行；(3)工作流搜索引擎，探索多智能体协作并构建最优工作流。绿色路径表示最优推理轨迹，红色路径在搜索过程中被剪枝。

Agent难以应对复杂任务的原因

传统多Agent系统在处理复杂任务时常常陷入两大困境：

1. 缺乏灵活性：依赖预定义的智能体角色设计空间
2. 不适应性：通信结构过于静态，无法适应动态变化的任务环境

这些局限性使得现有系统在面对高度专业化和专家级任务时表现不佳，例如复杂数学问题或道德伦理分析等需要深度专业知识的领域。更令人担忧的是，大多数用户缺乏提示工程的专业知识，无法有效引导智能体系统，导致任务执行效率低下，这一问题在现有框架中几乎无解。

HALO框架的三大核心组件

HALO框架通过三个相互协作的核心组件解决了上述挑战，为多智能体系统注入了前所未有的灵活性和适应性：

• 自适应提示优化模块：将原始用户查询转化为高质量、结构化的提示，解决了用户提示工程能力不足的问题
• 层次化推理堆栈：由高层规划智能体、中层角色设计智能体和低层推理智能体组成，形成了完整的任务分解和执行链条
• 工作流搜索引擎：基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）技术，系统地探索多智能体协作空间，构建最优推理轨迹

这些组件协同工作，使整个系统能够自适应地找到解决问题的最佳路径。

自适应提示优化

自适应提示优化模块是HALO框架的第一道防线，它通过四个协作智能体将模糊不清的用户查询转化为清晰、结构化的提示：

1. 任务解析智能体：分析原始查询，提取核心意图、任务类型和关键细节，形成全局语义上下文
2. 提示模板智能体：构建初始提示框架，包括任务描述、推理目标、输入条件和输出格式
3. 提示优化智能体：引入慢思维提示策略和工具调用指令，进一步完善提示结构
4. 提示生成智能体：将优化后的结构综合为最终提示，为下游推理铺平道路

这一过程确保了即使是非专业用户也能获得专业级的提示引导。

自适应提示优化模块中使用的系统提示：优化过程通过四个专门智能体进行：任务解析智能体从用户查询中提取任务语义；提示模板智能体构建结构化提示模板；提示优化智能体增强清晰度和可用性；提示生成智能体生成最终提示。

层次化推理堆栈

层次化推理堆栈是HALO框架的核心引擎，它通过三层智能体协作完成从任务分解到执行的全过程：

• 高层规划智能体：接收优化后的提示，将整体任务分解为一系列子任务，并基于前序子任务的执行历史迭代更新分解策略
• 中层角色设计智能体：为每个子任务动态实例化专门的智能体，确保每个生成的智能体都与子任务需求高度匹配
• 低层推理智能体：负责执行具体子任务，通过协作机制产生中间输出

系统还引入了早停机制，当66%的已完成子任务产生一致答案时终止推理过程，大幅提高了系统效率。

基于MCTS的最优路径探索者

工作流搜索引擎是HALO框架最具创新性的组件，它将子任务执行重新表述为结构化的工作流搜索问题。通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）技术，系统能够系统地探索智能体行动空间，构建最优推理轨迹。在这个过程中：

• 每个节点代表一个智能体生成的响应或中间推理步骤
• 边表示推理状态之间可能的转换

MCTS通过四个标准阶段指导搜索：

1. 选择阶段：使用UCT算法选择最佳智能体
2. 扩展阶段：实例化新的角色特定智能体
3. 模拟阶段：从当前状态开始模拟一系列智能体协作步骤，通过评判智能体和打分智能体评估质量
4. 反向传播阶段：将模拟结果沿搜索路径回传，更新所有相关节点的评估分数

这种设计使HALO能够在大量可能的多智能体协作方式中找到最有效的路径，特别适合处理复杂推理任务。

蒙特卡洛树搜索(MCTS)如何通过选择、扩展、模拟和反向传播阶段指导多智能体推理。每个节点代表一个Agent，边缘转换由执行结果和评估反馈引导。

MCTS如何引导多Agent协作？

蒙特卡洛树搜索在HALO框架中扮演着核心引导角色，将复杂的多智能体协作问题转化为结构化搜索过程：

这种方法引入了基于判断结果的奖励信号调整机制，强化成功路径并惩罚失败路径，确保系统能够找到最优解决方案。

HALO赋能商业战略制定

为了展示HALO框架在实际业务场景中的强大能力，我根据HALO写了一个餐饮业商业战略制定的示例。这个示例完整实现了HALO框架的三大核心组件，将用户的简单查询转化为全面、专业的商业战略报告。当用户提出"我是一家中型连锁餐厅的CEO，我们主要经营中式快餐，如何提高营业额和利润率"之类的问题时，系统能够自动进行任务分解、专家角色匹配和最优工作流构建，生成远超过普通提示词交互的深入分析和建议。

在实现中，我们通过：

• PromptAgent类构建自适应提示优化模块
• TaskDecompositionAgent类实现高层规划智能体
• RoleGenerationAgent类执行中层角色设计
• MCTSWorkflowSearch类实现基于MCTS的工作流搜索

系统运行时，首先提取用户查询的核心问题类型（"竞争策略与利润提升"）、目标（"提高营业额和利润率"）和关键细节（餐饮业背景、竞争环境等）。然后，高层规划智能体将问题分解为一系列子任务，例如"分析顾客群体数据"、"分析竞争对手战略"和"评估菜单利润率结构"等。对于每个子任务，角色设计智能体会选择最合适的专家角色组合，如市场分析师、竞争对手分析师、财务分析师等。MCTS工作流搜索引擎通过多次迭代探索，尝试不同专家组合的执行路径，并根据执行结果评估每条路径的质量，最终找到最优推理轨迹，生成高质量的战略建议。关于MCTS您还可以看下之前的文章《MultiOn和斯坦福最新发布: Agent Q用POMDP和MCTS将真实预订率提高到95.4%》

HALO框架的突破性优势

HALO框架相比现有方法具有显著优势，实验结果证明了其卓越性能：

1. 克服认知过载：层次化推理架构将规划、推理和反思等责任分配给专门的智能体层，使各智能体能够专注于特定任务
2. 提高任务执行粒度：自适应智能体实例化和基于搜索的工作流探索使系统能够实时适应任务需求
3. 擅长处理专家级任务：HALO在处理高度复杂和专家级推理任务方面表现卓越，特别是在需要深度专业知识的领域

这些优势使HALO成为解决复杂问题的强大工具。

三大基准测试中的卓越表现

项目作者通过三个基准测试验证了HALO框架的有效性，结果令人印象深刻：

平均而言，HALO比现有方法提高了14.4%的性能，充分证明了HALO在处理高度专业化和专家级任务方面的卓越能力。

MATH数据集上三个计算密集型子领域的性能比较。指标报告为经过三次运行的平均准确率(%)。

HALO各组件的贡献分析

项目作者通过消融实验证明了HALO各组件的重要性，结果显示每个组件都对整体性能有显著贡献：

• 移除自适应提示优化模块：系统性能平均下降5.3%，其中MMLU测试受影响最大（从81.6%降至75.4%）
• 移除高层规划智能体：性能平均下降11.3%，HumanEval从95.2%降至83.8%，MATH从58.9%降至44.7%

这些实验结果明确表明，HALO的每个组件都是不可或缺的，它们协同工作，共同提升系统的整体性能。

移除自适应提示优化模块和高层规划智能体对GPT-4o在三个基准测试上的性能影响。

解决实际应用问题

HALO框架能够解决或显著改进多种实际应用问题，为AI Agent产品开发提供了全新思路：

HALO实施的实用建议

对于有意实施HALO框架的开发者和产品主理人，有几点实用建议值得考虑：

1. 从痛点出发：识别需要高度专业知识、复杂推理或动态适应能力的场景，这些是HALO能够带来显著提升的领域
2. 关注角色设计：尽管HALO可以动态实例化智能体，但初始的角色设计仍然很重要，需要考虑领域特性和任务需求
3. 合理配置资源：特别是工作流搜索引擎部分，MCTS需要一定的计算资源来探索可能的协作路径
4. 建立评估机制：通过具体指标监控HALO的性能，不断优化系统配置

这些建议将帮助您充分发挥HALO框架的潜力，为用户提供卓越的AI Agent产品。

写在最后

HALO框架代表了多智能体协作系统的重要里程碑，它通过层次化推理架构、自适应提示优化和基于MCTS的工作流搜索，解决了现有系统的核心局限性。实验结果充分证明了HALO在代码生成、通用推理和算术推理等任务上的卓越性能，特别是在高度专业化和专家级任务方面的显著优势。对于AI Agent产品的开发者而言，HALO提供了一个强大的框架，使您能够构建更加智能、灵活和高效的多智能体系统。

文章来自于“Al修猫Prompt”，作者“Al修猫Prompt”。