बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) पर आधारित एजेंट प्रणालियों की दक्षता और मापनीयता की सीमाओं को संबोधित करने के लिए, यह शोधपत्र पॉलीमैथ का प्रस्ताव करता है, जो स्व-अनुकूलन क्षमताओं वाला एक बहुस्तरीय वर्कफ़्लो एजेंट है। पॉलीमैथ, वर्कफ़्लो ग्राफ़ के लचीलेपन और कोड-आधारित वर्कफ़्लो की अभिव्यंजक शक्ति का लाभ उठाकर विभिन्न प्रकार की वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करता है। यह लेबल किए गए डेटा के बिना भी, बहु-ग्रिड-आधारित ग्राफ़ अनुकूलन और स्व-प्रतिबिंब-आधारित विकासवादी एल्गोरिदम को एकीकृत करके वर्कफ़्लो को बेहतर बनाता है। कोडिंग, गणित और बहु-दौर प्रश्न-उत्तर सहित छह बेंचमार्क डेटासेट पर प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि पॉलीमैथ, अत्याधुनिक बेसलाइन मॉडलों से औसतन 8.1% बेहतर प्रदर्शन करता है।
