新加坡国立大学SAIL实验室推出的FlowReasoner项目，开创性地将强化学习与外部反馈机制相结合，构建了一个可自主生成定制化多智能体系统的元推理框架。该技术突破性地实现了三大创新：1) 通过动态推理引擎解析用户查询意图；2) 采用强化学习优化智能体组合策略；3) 引入实时反馈闭环持续改进系统性能。这种模块化架构为复杂任务处理提供了新范式，可广泛应用于智能客服、自动化决策支持等场景。其开源特性更将加速多智能体系统在医疗诊断、金融分析等领域的产业化落地，标志着个性化AI系统开发进入新阶段。