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Parallel Planning and Acting for Multi-Agent Systems Based on Large Language Models

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内容提要

本研究提出了一种新的并行计划-行动框架，旨在解决大语言模型多智能体系统在动态环境中的实时响应和适应性不足问题。实验结果表明，该框架显著提高了复杂任务的执行效率。

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