自组织智能体团队五项基准平均 66.7%，胜过最强单兵
Aneesh Pappu · hf · 2026-09-25
论文提出 Self-Organizing Agent Teams（SAT）：固定团队的 AI 智能体从既往协作中学习可复用的组织策略——角色分工、对话阶段、参与方式与信息流，实现「协作计算」，将各自的部分推理交换、质疑、修复并综合为单一成员无法独立得出的解。
- 仅用 15 道数学题和 25 道研究生级知识题训练，策略可零修改迁移到未见过的基准
- 五项数学与物理基准上平均准确率 66.7%，高于最强单成员的 48.8%、算力对齐推理的 58.7%、以及完美路由器的 59.0%；在 AIME 2026 上超出路由器 13.4 分
- 跨八项基准的分析发现，组织心理学中的「可证明性」（团队能否分辨推理对错）强烈预测协作收益（Spearman ρ=0.90, p=0.005）
结论：组织能力本身可以成为智能体的一种能力。
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