Arbor: Tree Search as a Cognition Layer for Autonomous Agents

En 3 lignesArbor est un framework multi-agent introduisant la recherche arborescente comme couche de cognition pour agents autonomes. Validé sur l'optimisation d'inférence LLM full-stack, il associe un agent Orchestrator et un agent Critic avec architecture de poids et contrepoids. Arbor atteint 193% d'amélioration Pareto throughput-latency vs baselines optimisées, contre 33% pour un agent seul qui s'écroule en quelques heures.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain