MoFlow: Multi-Objective Agentic Workflow Generation

MoFlow 将 workflow 搜索写成多目标 MDP，在 Monte Carlo Tree Search 节点保存可达的权衡集合，近似一次性覆盖准确率、成本、延迟、鲁棒性和一致性的 Pareto 前沿。六个数学、代码和问答基准上，它的平均 hypervolume 最高；偏好改变时通过查表选流程，无需重新训练。作者还采用对每个测试偏好重跑基线的有利设置，结果说明优势存在，但并非完全同预算比较。