像项目经理接到新任务，DynaFlow不会每次都照着同一张分工表办事。它让主智能体先判断是否需要帮手，再现场生成可执行的协作流程：哪些子智能体并行处理，哪些按顺序接力，谁负责复核，以及中间结果怎样传下去。流程跑完后，主智能体还能根据执行记录继续调整。这里的“工作流编排”，说白了就是安排团队怎样合作。
这项工作的关键不只在“会组队”，还在“知道何时不组队”。作者只训练负责调度的主智能体，执行任务的子智能体保持不变，以便把收益与执行者能力提升区分开。在必须调用工作流的 Forced 模式下，DynaFlow 在数学推理、科学问答和多跳检索等六项测试上取得 88.08% 总体准确率；使用同一 Qwen3.5-27B 基座时，比最强对照高 10.90 个百分点。作者还称，在可自行选择的 Dynamic 模式下，准确率接近 Forced 模式，同时有 47.1% 的问题无需启动工作流。
这说明多智能体未必越多越好：简单问题直接答，复杂问题再临场组队，可能更合理。不过材料未披露动态编排节省了多少时间和调用成本，因此它的准确率收益能否抵过调度开销，仍是下一步最值得看的问题。