哥伦比亚大学与中央研究院联合提出MANTA框架，使多Agent系统通信拓扑在推理时动态演化，解决固定拓扑局限。该框架含拓扑表示、编排循环、Playbook记忆和审计分类法，支持五种结构修改。在五个基准测试平均得分74.0，比最强基线高5.8个百分点，PlanCraft任务最佳，且降低计算成本。

金融服务行业在数据治理方面已经进行了十多年的现代化进程。随着全球经济衰退的临近，对顶级治理的需求变得越来越迫切。银行、信用合作社和金融顾问如何在应对严格的监管、有限的预算和高员工流动率的同时保持步伐？答案是数据血统。我们总结了金融机构转向像Manta这样的血统平台的六个关键原因：自动化影响分析、增加数据管道可观察性、合规性、高效的云迁移、改进工作流程和IT保留、信任和数据治理。