伯克利团队提出 Evolving Agent Teams，CUDA kernel 超生产级 FlashInfer 1.2 倍
berkeley_ai · x · 2026-11-02
UC Berkeley Shiyi Cao、Ion Stoica 等人的 NeurIPS'26 论文 Evolving Agent Teams（EAT），解决编码 agent 在专家级真实 kernel（如 FlashInfer）上收敛到局部最优的问题。
方法
- 中心 supervisor 诊断 agent 团队为何停滞，并重组团队结构以逃离局部最优
- 持久化文件系统承载学习文档、进化历史与团队产物，让重组建立在积累经验之上
成绩（同等 token 预算下持续超越强编码 agent 基线）
- 从零生成 CUDA kernel，平均加速 1.2× 于生产级 FlashInfer MLA paged decode，47 个 FlashInfer-Bench 生产负载中 36 个胜出
- Open Kernel Challenge：H200 decode layer 达 SGLang 2.449×，1180 队中排第 4
- NVIDIA B200 KDA prefill 3.44×（超此前最佳 FlashKDA 的 2.96×）；AMD MI350X 3.01× 超 vLLM
- Mac 上 MoE serving：M4/M5 Pro 上 Qwen3.8-Flash-Next prefill 约 3.3× 快于 Strata（930 tok/s）
- RoboDojo 机器人操作 held-out seeds 得 62.1，超当前榜首 55.3
论文与代码均已公开。
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