斯坦福等推出 RecursiveMAS：多智能体共享潜空间思考，token 少用 75%

james_y_zou · x · 2026-09-30

James Zou 团队的 NeurIPS 2026 论文 RecursiveMAS，把「循环 Transformer」的递归深度思想从单模型扩展到多智能体系统：

• 核心思路：让一组异构 LLM 智能体像一个 looped Transformer 一样协作——每个智能体相当于一层，通过轻量 RecursiveLink 模块在协作轮次间传递并精炼彼此的潜空间隐状态（latent thoughts），而非只靠文本交流。
• 配合内外循环训练算法，让整个团队学会作为整体通过递归协作。
• 结果：所有基准平均准确率提升 +8.3%；相比文本式多智能体系统端到端加速 2.4 倍，token 用量减少 75.6%；支持 5 种协作风格，覆盖 9 个基准。
• 作者来自斯坦福、UIUC、NVIDIA、MIT，已开源代码、模型、数据并提供交互 playground 与教程视频。
• 目标是把「递归协作」变成 agent 系统的一个新 scaling 轴。

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