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Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents(arXiv:2609.26781)论文总结与翻译

发布时间:2026/11/4 16:20:03 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents(arXiv:2609.26781)论文总结与翻译
# Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents(arXiv:2609.26781)论文总结与翻译 作者:Zhihao Zhan, Ting Song, Li Dong, Shaohan Huang, Jianxun Lian, Yan Xia, Furu Wei 论文链接:https://arxiv.org/abs/2609.26781## 一、文章主要内容本文来自微软研究院,针对现有多智能体系统的**中央调度器瓶颈**问题,提出了**Agensh**,一套无中央调度器、可自组织的大规模多智能体运行框架,可扩展至1024个智能体协同工作。现有多智能体框架大多依赖一个中央调度器,负责任务分配、工作者协调。当智能体数量增大时,调度器会成为性能上限,难以支撑大规模智能体集群。Agensh摒弃中心化调度,让各个工作智能体异步自主完成一套协作循环:收集上下文、认领子任务、执行动作、共享发现、校验结果、合并进度。整套系统依靠三大基础设施组件支撑:1. **共享工作空间**:存放待开展、进行中、已完成的工作;2. **消息接口**:供各个工作智能体互相通信;3. **共享上下文**:保存可复用的发现结果与工作意图。实验基于GPT‑5.6‑sol(high)模型,在ProgramBench最难的5项编程任务上:智能体从1个扩到128个,测试通过率均值从19.31%提升至28.78%,相对提升约49%;更大规模智能体集群可以更快达到同等性能。在pandoc任务上,智能体从1扩展到1024时,测试通过率由33.89%提升到55.06%。智能体运行轨迹分析表明:随

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