《A Framework For Intelligent Multi Agent System Based Neural Network Classification Model》
痛点标题：缺乏一个将智能多智能体技术和在真实环境中学习的两个实用流程联合起来的同一框架。
创新性解决方法：提出以监督多层前馈神经网络（SMFFNN）模型为核心的智能代理学习框架。
原理：每个智能体代表一个神经网络，负责独立分类任务并与其他智能体协作以优化分类效果。通过采用市场机制进行智能体之间的资源分配，实现更好的学习与分类效果。
创新点举例：在处置惩罚复杂分类标题时，传统单一神经网络模型可能因数据量过大、特征复杂等难以精准分类。而该框架下，多个智能体神经网络协作，比如在图像分类任务中，差异智能体可分别关注图像的颜色、外形、纹理等特征，再整合效果 ，最终分类精度和服从优于传统模型。
LLM的代理在量化和客观评估方面存在挑衅
