MMedAgent-RL: Optimizing Multi-Agent Collaboration for Multimodal Medical Reasoning

论文的逻辑结构清晰，从问题提出（单智能体和静态多智能体不足）到方案设计（RL驱动的动态多智能体、课程学习）再到实验验证和结果分析，各部分环环相扣，论证有力。方法设计紧密围绕解决提出的问题，并通过消融实验验证了各组件的有效性。

强项: 提出了明确的多智能体协作流程，模拟现实临床步骤。, 引入了课程学习策略来解决专家意见不一致这一实际挑战。, 使用了多种标准数据集进行训练和测试，包括域内和域外数据。, 进行了详细的消融研究，验证了关键组件的贡献。, 提供了详细的实验设置和超参数，尽管使用了部分闭源模型，但在方法描述上较为严谨。
弱项: 部分专家智能体依赖于私有模型（如GPT-4o），限制了整个框架的完全复现性。, 课程阶段的划分和KL系数的设定方法似乎基于经验或实验调整，缺乏更强的理论基础。

论文通过在六个（五个用于最终评估，一个包含训练/测试拆分）医学VQA数据集上的大量对比实验，证明了MMedAgent-RL的优越性。提供了与多种现有单智能体和多智能体方法的详细性能对比表格，以及关键组件的消融研究结果和案例分析，证据充分支持了其主要结论。

本文的原创性体现在将强化学习引入多智能体协作框架中，以实现动态优化医学推理，并针对专家输出不一致性问题，提出了基于专家准确性的课程强化学习策略（C-MARL）。这在现有的多智能体医学AI研究中是较新的探索方向。

本文提出的RL驱动的多智能体框架和课程学习策略，在医学VQA任务上取得了显著的性能提升和更好的泛化能力，为构建更智能、更接近人类医生思维的医学AI系统提供了新的范式和技术路径，具有较高的研究价值和潜在的临床应用前景。

强项: 术语使用规范且一致。, 方法描述较为详细，特别是MMedAgent-RL的流程和C-MARL策略。, 结果分析清晰，通过表格和图表辅以文字解释。
改进点: 部分句子的结构略显复杂，可适当简化。