伯克利 Evolving Agent Teams：监督者重组智能体团队，CUDA 内核反超 FlashInfer 1.2 倍
rohanpaul_ai · x · 2026-11-10
UC Berkeley 团队发布论文 Evolving Agent Teams（arXiv:2610.36848），解决编码智能体在真实专家级 GPU 内核上陷入局部最优的问题：单个 Claude Code 在 MLA decode 内核上只跑到 FlashInfer 0.51 倍速度就停滞。
框架核心：
- 中央监督者：诊断每个局部最优，动态重组智能体团队结构；
- 持久文件系统：包含学习文档、演化历史和团队工件，用积累的经验支撑重组决策。
在同等 token 预算下持续优于强编码智能体基线；扩展预算后，从零生成的 CUDA 内核在 FlashInfer MLA paged decode 内核上平均提速 1.2 倍，在 FlashInfer-Bench 47 个生产负载中赢下 36 个。其他成果包括 AMD MI350X 上 KDA prefill 达 vLLM 3.01 倍、B200 上 3.44 倍、Apple silicon 上 MoE expert-offload 推理 30.3 tokens/s、以及机器人操控任务胜过排行榜最佳成绩。代码已开源。
所属事件:伯克利多智能体框架优化 GPU 内核，性能反超 FlashInfer(2 条相关)→
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