Meta ScaleMAS 论文：搜索式共享存储破解多智能体协调开销
RobertTLange · x · 2026-10-24
Meta FAIR 与哈佛的 Zhenting Qi 等发布 ScaleMAS 论文，直面多智能体系统的核心痛点：加 agent 带来的是协调开销而非纯增益——阅读负担随规模增长、有用信息被淹没、关键 agent 失效导致系统崩溃。
- 方案：agent 异步读写一个持久的、互链的消息存储，仅三个操作——发布（可引用早期消息）、按内容搜索、按地址访问
- 每次搜索最多返回 k 条结果，按相关性 + 被其他 agent 引用频次排序（引用数被验证为质量的有效代理）；消息在产出者离开后仍持久存在
- 结果：四个任务（BrowseComp-Plus、FATE-M、SWE-Bench Verified、Contradiction Audit）上以更低推理算力超越 agent-centric 与黑板式基线，可扩展到 128 个 agent，中途失去 agent 仍能继续工作
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