从 OpenAI swarm 论文外推：Bel 循环智能体成功率在 1024 小时任务仍达 41%
LeviTurk · x · 2026-10-17
开发者 LeviTurk 基于 OpenAI《Research acceleration: The view inside OpenAI》一文中「任务时间跨度每 64 天翻倍」的内部数据，绘制了任务成功率随时间跨度（task horizon）变化的曲线，并外推到 OpenAI 的 Bel 模型。
要点：
- 实测数据显示，带提示（nudge）的多轮智能体在 15 分钟内任务成功率约 94%，到 64-128 小时任务降至约 67%；一次性成功率下降更快，128 小时后仅约 13%。
- 按 10.6 个月后的 Bel 外推：在 512-1024 小时（约 6 周）的超长任务上，带提示成功率约 82%，一次性成功率约 26%。
- 作者结论：如果把 Bel 放进 ralph-loop（不断自我重启续跑的智能体循环），配合少量人工提示，理论上可以无限期地持续推进长任务。
这为「智能体可靠工作时长指数增长」的 swarm scaling 论点提供了直观量化图景。
所属事件:OpenAI 内部数据显示模型任务时间跨度每 64 天翻倍(2 条相关)→
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