去中心化多智能体框架 DeLM:准确率提升17.5个百分点,速度最快2.49倍
StanfordAILab · x · 2026-10-09
斯坦福 AI Lab 转发并推荐了 Mao Yuzhen 团队更新的多智能体系统论文 DeLM,一种去中心化的多智能体协调方法。
- 核心思路:取消主控 agent,改用「共享上下文 + 任务队列」;各 agent 异步认领任务,可以复用、修正彼此的中间结果,状态彼此可见。
- 效果:在 Terminal-Bench 4.0、DeepSWE v1.1、ProgramBench 等长程任务上,准确率最高提升 17.5 个百分点,速度最高达 Codex 与 Claude Code harness 的 2.49 倍。
- 落地:开源了 delm-agent-plugin(MIT 协议),可直接在 Codex 和 Claude Code 里跑 DeLM 的协作 agent。
- 相比 6 月初首版,新论文把评测范围从 SWE-bench 扩展到上述三个基准。
所属事件:斯坦福 DeLM 去中心化多智能体框架提速 2.49 倍(4 条相关)→
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