文章总结： 北邮GAMMALAB的MASFactory框架被ACL2026Demo录用，该框架采用以图为中心的多智能体系统编排方法，创新性提出VibeGraphing技术可将自然语言意图转化为可执行工作流，支持组件复用和可视化交互，在七个基准测试中验证了其有效性。项目已开源并提供完整文档和社区支持。 综合评分： 91 文章分类： AI安全,安全开发,技术标准,解决方案,其他

快讯｜北邮GAMMA LAB工作被ACL 2026 Demo录用

原创

刘洋 刘洋

北邮 GAMMA Lab

2026年4月27日 10:34 北京

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ACL 2026

北邮GAMMA LAB实验室一篇工作被ACL 2026 Demo录用。

近日，第64届国际计算语言学年会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，简称ACL）公布了System Demonstrations Track论文接收结果，今年ACL Demo接收到超过200份稿件，录用率为37%。GAMMA LAB的开源项目论文MASFactory成功入选。ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，同时也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。2026年ACL将于7月2日至7月7日在圣地亚哥举办。

录用论文

MASFactory: A Graph-centric Framework for Orchestrating LLM-Based Multi-Agent Systems with Vibe Graphing MASFactory:一个支持Vibe Graphing的以图为中心的多智能体系统编排框架 Yang Liu, Jinxuan Cai, Yishen Li, Qi Meng, Zedi Liu, Xin Li, Chen Qian, Chuan Shi and Cheng Yang

摘要：基于大语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）正被越来越多地用于解决复杂任务。通过角色分工和协作，这类系统能够进一步提升智能体的问题求解能力。MAS 的工作流可以很自然地表示为有向计算图：图中的节点负责执行智能体或子工作流，边则表示它们之间的依赖关系和消息传递。

不过，在现有框架中构建复杂的图式工作流，仍然需要大量手动配置；组件复用能力有限，也不便于接入不同类型的外部上下文信息。针对这些问题，我们提出了 MASFactory，这是一个面向 LLM 多智能体系统的、以图为核心的编排框架。MASFactory 引入了 Vibe Graphing，一种人在回路中的工作流构建方式：它可以将用户的自然语言表达意图转化为可编辑的工作流规范，并进一步生成可执行的计算图。

此外，MASFactory 还提供了可复用组件、可插拔的上下文接入机制，以及可视化工具，支持拓扑预览、运行时追踪和人在回路交互。我们在七个公开基准上对 MASFactory 进行了评估，结果表明，它既能稳定复现代表性的 MAS 方法，也验证了 Vibe Graphing 的有效性。相关代码和演示视频已公开发布。

论文详情

1. 从代码时代、拖拽时代，走向 Vibe Graphing 时代

过去的多智能体系统开发经历了两个阶段：

• 代码时代：一切靠人类手写代码，灵活但是工作量大，需要开发者具备一定的编程基础。
• 可视化拖拽时代：多智能体工作流变得可视化，降低了开发门槛，但是灵活度受限，同时对于降低人类工作量的效果并不显著

上述两种方法大量依赖人工配置，组件复用能力有限。限制了多智能体系统的开发效率。

2. 什么是Vibe Graphing?

Vibe Graphing是一种 Intent to Graph的方法，它可以将用户用自然语言表达的意图转化为可编辑的工作流规范，并进一步生成可执行的计算图。

VibeGraphing Pipeline

3. MASFactory：一套支持 Vibe Graphing 的多智能体编排框架

MASFactory采用业界常用的以Graph为中心的多智能体编排方法，将系统抽象为4层：

Framework

• 图骨架层：以 Node 和 Edge 作为最底层抽象，用图结构表达多智能体之间的协作关系、依赖关系和消息流动。
• 组件层：组件层的作用，是把底层的 Node、Edge 进一步封装成可复用的协作单元，让开发者不必每次都从最底层手工拼装工作流，而是可以像搭积木一样组织多智能体系统。
• 协议层：通过 Message Adapter 与 Context Adapter，统一处理通信协议以及 Memory、RAG、MCP 等上下文能力，方便用户接入相关框架增强自己的多智能体系统。
• 交互层：在交互层，MASFactory同时提供三类开发范式。

4. 论文详解：

• GAMMA Lab官方解读：https://mp.weixin.qq.com/s/FhQ0koNwZYmccAjNHy-SDQ
• 新智元解读: https://mp.weixin.qq.com/s/zSBdC2usEgBDMDoTfg_gGA
• 论文原文：https://arxiv.org/abs/2603.06007

5. 进一步了解 MASFactory

• 项目官网：https://masfactory.dev
• 仓库代码：https://github.com/BUPT-GAMMA/MASFactory
• 学习文档：https://docs.masfactory.dev
• 视频演示：https://youtu.be/ANynzVfY32k

6. 交流讨论

• Discord：https://discord.gg/eaCU2pah
• QQ 群：2157069383
• 微信群：

本期责任编辑：杨成

本期编辑：赵明宇

北邮 GAMMA Lab 公众号

主编：石川

责任编辑：杨成

编辑：赵明宇

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