Arbor: Autonomous Agents Optimization

Arbor ist ein multi-agentes Framework, das strukturierte Suchbäume als Kognitionsschicht für autonome Agenten in großen Zustandsräumen einführt. Es optimiert die Leistung von LLMs durch koordinierte Anstrengungen und stabilisiert den Prozess mit einem Critic-Agenten. Arbor erreicht bis zu 193% bessere Effizienz als herkömmliche Baseline-Systeme, was seine Relevanz für die Zukunft der autonomen Systeme unterstreicht.