当您可以转移时为什么要搜索？根据结构先验进行摊销代理工作流程设计

自动化代理工作流程设计目前依赖于每个任务的迭代搜索，这在计算上是令人望而却步的，并且无法跨任务重用结构知识。我们观察到优化的工作流程收敛到一小部分特定于域的拓扑，这表明这种组合搜索在很大程度上是多余的。基于这一见解，我们提出了 SWIFT（通过少量传输合成工作流），这是一个将工作流设计分摊为可重用结构先验的框架。 SWIFT 首先从跨源任务的先前搜索轨迹的对比分析中提取组合启发式和输出接口契约。在推理时，它会根据这些先验条件进行一次 LLM 生成传递，并结合跨任务工作流程演示，为未见过的目标任务合成完整的可执行工作流程，完全绕过迭代搜索。在五个基准测试中，SWIFT 的性能优于最先进的基于搜索的方法，同时将每个任务的边际优化成本降低了三个数量级。它进一步推广到四个额外的未见过的基准，并成功从 GPT-4o-mini 转移到三个额外的基础模型（Grok、Qwen、Gemma）。受控消融表明，工作流演示主要传输拓扑结构而不是表面语义：用随机字符串替换所有操作员名称仍然保留了整个系统 93% 以上的平均性能。