用 Agent 模拟 GitHub 生态：Agent-Agent 协作也遵循自己的 scaling law
tongshuangwu · x · 2026-09-03
研究者构建了「Software World」——一个由 Agent 组成的模拟 GitHub 生态，基于真实 Python 依赖数据子采样出软件世界，部署 Agent 团队优化代码效率，研究大规模 Agent 协作。
关键发现
- Agent 能独立识别代码缺陷并给出补丁
- 出现有意义的协作行为：Agent 会先询问下游（Agent）维护者哪些代码路径重要再动手优化
- 上游代码变更后，下游 Agent 能对照自身代码测量收益并回传数据
- 不同基础模型的 Agent 协作能力差异明显
评估方法：留出一部分下游包不优化，作为外部评估——若生态整体被改善，这些「被隔离」的包也应受益。
Microsoft 研究员 Tongshuang Wu 评论：Agent 维护的仓库继承了人类仓库同样的动态（好坏皆是），「Agent-Agent 协作有自己的 scaling law」是科幻成真的时刻。
所属事件:Software World：智能体模拟 GitHub 生态协作优化依赖(2 条相关)→
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