RouteMoA: Динамическая маршрутизация без предварительного вывода повышает эффективность смеси агентов
RouteMoA: Dynamic Routing without Pre-Inference Boosts Efficient Mixture-of-Agents
January 26, 2026
Авторы: Jize Wang, Han Wu, Zhiyuan You, Yiming Song, Yijun Wang, Zifei Shan, Yining Li, Songyang Zhang, Xinyi Le, Cailian Chen, Xinping Guan, Dacheng Tao
cs.AI
Аннотация
RouteMoA — это эффективная фреймворк смеси агентов (Mixture-of-Agents, MoA) с динамической маршрутизацией. Она использует легковесный скорер для первоначального отбора кандидатов путем прогнозирования их производительности на основе запроса, что позволяет сузить круг кандидатов до перспективного подмножества без выполнения полноценного вывода. Затем смесь судей уточняет эти оценки с помощью легковесной само- и перекрестной оценки на основе уже имеющихся выходных данных моделей, обеспечивая апостериорную коррекцию без дополнительных вычислений. Наконец, механизм ранжирования моделей производит окончательный отбор, балансируя между производительностью, стоимостью и задержкой. RouteMoA превосходит стандартный MoA в различных задачах и при разных размерах пула моделей, сокращая затраты на 89,8% и задержку на 63,6% в крупномасштабном пуле моделей.
English
Mixture-of-Agents (MoA) improves LLM performance through layered collaboration, but its dense topology raises costs and latency. Existing methods employ LLM judges to filter responses, yet still require all models to perform inference before judging, failing to cut costs effectively. They also lack model selection criteria and struggle with large model pools, where full inference is costly and can exceed context limits. To address this, we propose RouteMoA, an efficient mixture-of-agents framework with dynamic routing. It employs a lightweight scorer to perform initial screening by predicting coarse-grained performance from the query, narrowing candidates to a high-potential subset without inference. A mixture of judges then refines these scores through lightweight self- and cross-assessment based on existing model outputs, providing posterior correction without additional inference. Finally, a model ranking mechanism selects models by balancing performance, cost, and latency. RouteMoA outperforms MoA across varying tasks and model pool sizes, reducing cost by 89.8% and latency by 63.6% in the large-scale model pool.