MARS：一种结合苏格拉底指导的多智能体框架用于自动化提示优化

本研究针对现有自动化提示优化 (APO) 方法灵活性不足和提示空间搜索效率低的问题，提出了一种结合苏格拉底指导的多智能体框架 MARS。该框架通过七个具有不同功能的智能体，利用自动规划和连续优化评估，实现灵活的提示优化及有效的搜索。实验验证显示，该方法在多个数据集上表现出显著的提升与可解释性。