港中深等提出 IF-MAP：用影响函数定位多智能体系统中最值得优化的智能体

港中深、哈工大与哈佛团队提出 IF-MAP，通过受控语义 prompt 扰动和端到端 loss 变化，对多智能体 LLM 系统中各智能体的优化收益进行排序。该方法在低维 prompt 嵌入子空间拟合正则化局部响应模型，以响应范数作为优先级评分；全程黑盒，无需访问模型参数或梯度，相关代码已开源于 github.com/s1412/IF-MAS。