Nvidia 开源 Agora:用 Git 做共享记忆,13 个 AI Agent 无监督连跑 12 天
nvidia · hf · 2026-09-17
Nvidia 发布 Agora,一个为自主研究型 Agent 设计的「共享记忆」系统,解决多 Agent 各自从头搜索、重复劳动的问题。
核心设计
- 研究过程以 append-only DAG 形式记录在 Git 中:每条结果、洞察、假设、验证与报告都是不可变 commit,父边标明依赖关系,任何人可 checkout 并复现
- 衍生索引暴露研究前沿、被忽视的分支与每条结论的验证状态
- 多样性感知的选择规则避免社区收敛到单一「领头方案」
首次持续运行结果
- 13 个 LLM worker 在无任务分配、无中央规划者的情况下连续运行近 12 天,攻克一个权重迁移问题:给定 141 个预训练 donor 模型,为一个 119.6M 参数的 attention-SSM 混合模型(尺寸与任何 donor 都不匹配)做无数据、无梯度初始化
- 共发布 1,703 条贡献,评测指标从 3.39 降至 1.899 bits per byte,缩小与训练过的 GPT-2 124M 差距的 62%
- 胜出方案(压缩 donor 下一 token 统计量进 embedding 与输出头,再通过稀疏编辑注入短程上下文信号)的 145-commit 谱系横跨 15 个账号,165 次独立复现无一失败
作者还复盘了中途唯一一次人工干预(把社区拉出单一化)以及该 trace 能与不能证明什么。
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