OrgAgent: Organize Your Multi-Agent System like a Company

📄 arXiv: 2604.01020v1 📥 PDF

作者: Yiru Wang, Xinyue Shen, Yaohui Han, Michael Backes, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho

分类: cs.MA, cs.AI

发布日期: 2026-04-01

💡 一句话要点

OrgAgent：构建公司式层级多智能体系统，提升复杂推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 层级结构 大语言模型 复杂推理 组织结构

📋 核心要点

  1. 现有基于大语言模型的多智能体系统在复杂推理方面潜力巨大，但如何有效组织多个智能体仍是挑战。
  2. OrgAgent采用公司式层级结构，将多智能体协作分解为治理、执行和合规层，实现更有效的任务分解和资源分配。
  3. 实验表明，OrgAgent在推理任务中优于其他组织结构，显著提升性能并降低token消耗，尤其在需要稳定技能分配的任务中。

📝 摘要（中文）

本文提出OrgAgent，一种公司式层级多智能体框架，将协作分解为治理、执行和合规三个层级。OrgAgent将多智能体推理分解为三个层级：治理层负责规划和资源分配，执行层负责任务解决和审查，合规层负责最终答案控制。通过在推理任务、LLM、执行模式和执行策略上评估该框架，发现公司式层级组织的多智能体系统通常优于其他组织结构。此外，层级协调在大多数设置中也降低了token消耗。例如，对于GPT-OSS-120B，在SQuAD 2.0上，层级设置的性能比扁平多智能体系统提高了102.73%，同时token使用量减少了74.52%。进一步分析表明，当任务受益于稳定的技能分配、受控的信息流和分层验证时，层级结构的优势最为明显。总的来说，研究结果强调了组织结构是多智能体推理中的一个重要因素，它不仅影响效率和成本，还影响协调行为。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大语言模型的多智能体系统在解决复杂推理问题时，面临组织结构不明确、协作效率低下的问题。传统的扁平化多智能体系统难以有效管理和协调多个智能体，导致资源浪费、信息冗余和决策冲突。因此，如何设计一种高效的多智能体组织结构，以提升复杂推理能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：OrgAgent的核心思路是借鉴公司组织结构，将多智能体系统划分为治理、执行和合规三个层级。治理层负责全局规划和资源分配，执行层负责具体任务的执行和审查，合规层负责最终答案的控制和验证。这种层级结构能够实现任务的有效分解、资源的合理分配和信息的有序流动，从而提升多智能体系统的整体效率和性能。

技术框架：OrgAgent的技术框架包含三个主要模块：治理层（Governance Layer）、执行层（Execution Layer）和合规层（Compliance Layer）。治理层由一个或多个“管理者”智能体组成，负责接收任务、制定计划、分配资源和监控进度。执行层由多个“员工”智能体组成，负责根据治理层的指令执行具体任务，并进行内部审查。合规层由一个或多个“审核员”智能体组成，负责对执行层提交的答案进行最终审核和验证，确保答案的质量和合规性。这三个层级之间通过明确的接口进行信息传递和协作。

关键创新：OrgAgent最重要的技术创新点在于其公司式层级组织结构。与传统的扁平化多智能体系统相比，OrgAgent能够实现更有效的任务分解、资源分配和信息流动，从而提升多智能体系统的整体效率和性能。此外，OrgAgent还引入了合规层，对最终答案进行审核和验证，从而提高了答案的质量和可靠性。

关键设计：OrgAgent的关键设计包括：1) 治理层的规划策略，例如如何将复杂任务分解为多个子任务，并分配给不同的执行智能体；2) 执行层的任务执行策略，例如如何利用大语言模型进行推理和决策；3) 合规层的审核策略，例如如何判断答案的正确性和合理性。此外，OrgAgent还涉及智能体之间的通信协议和资源分配机制等技术细节。具体的参数设置、损失函数、网络结构等取决于所使用的大语言模型和具体的任务场景。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OrgAgent在多个推理任务上优于传统的扁平化多智能体系统。例如，在SQuAD 2.0数据集上，使用GPT-OSS-120B模型时，OrgAgent的性能比扁平多智能体系统提高了102.73%，同时token使用量减少了74.52%。这表明OrgAgent不仅能够提升性能，还能降低计算成本，具有显著的优势。

🎯 应用场景

OrgAgent可应用于需要复杂推理和决策的多个领域，如智能客服、金融风控、医疗诊断、自动驾驶等。通过构建公司式层级多智能体系统，可以提升问题解决的效率和准确性，降低人工干预的需求，实现更智能化的决策支持。未来，OrgAgent有望成为构建大规模、高可靠性多智能体系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

While large language model-based multi-agent systems have shown strong potential for complex reasoning, how to effectively organize multiple agents remains an open question. In this paper, we introduce OrgAgent, a company-style hierarchical multi-agent framework that separates collaboration into governance, execution, and compliance layers. OrgAgent decomposes multi-agent reasoning into three layers: a governance layer for planning and resource allocation, an execution layer for task solving and review, and a compliance layer for final answer control. By evaluating the framework across reasoning tasks, LLMs, execution modes, and execution policies, we find that multi-agent systems organized in a company-style hierarchy generally outperform other organizational structures. Besides, hierarchical coordination also reduces token consumption relative to flat collaboration in most settings. For example, for GPT-OSS-120B, the hierarchical setting improves performance over flat multi-agent system by 102.73% while reducing token usage by 74.52% on SQuAD 2.0. Further analysis shows that hierarchy helps most when tasks benefit from stable skill assignment, controlled information flow, and layered verification. Overall, our findings highlight organizational structure as an important factor in multi-agent reasoning, shaping not only effectiveness and cost, but also coordination behavior.