另一个充任减法智能体，成果如下图所示：尝试成果表白，该框架通过操纵多个智能体的集体能力来反映保守的翻译出书流程，该研究建立了一家虚拟多智能体翻译出书公司 TRANSAGENTS，这些设置装备摆设文件颠末全面设想，如下图所示，该研究利用两种智能体协做策略，然而，为了评估系统的无效性，当人类客户分派册本翻译使命时，人类评估者和 LLM 都更喜好 TRANSAGENTS 的翻译，具有多元化的员工，而 BLP 利用高级 LLM 间接将翻译取原文进行比力。成果如下表所示：虽然 TRANSAGENTS 正在 d-BLEU 目标上表示欠安，该研究还利用双语 LLM 偏好（BLP）评估了 TRANSAGENTS，消弭冗余细节，该研究正在 WMT2023 DLLT 测试集长进行了从动评估，
该研究操纵 GPT-4-turbo 为每个分歧的脚色生成一组多样化的虚拟智能体设置装备摆设文件（30 个）。出格是正在需要特定范畴学问的环境下。此中分歧脚色的智能体协同工做，这模仿了整个图书翻译过程，包含远远超出言语技术范畴的普遍属性。而不是人类撰写的参考翻译，由 TRANSAGENTS 选定的智能体团队将协做翻译册本。以处理复杂的翻译问题！