Agensh

Agensh 是 Microsoft Research 开源的去中心化多智能体编排框架（MIT 协议），口号是用「自组织」替代中央调度器，把编码智能体规模推到上千个并发工人。\n\n配套论文 Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents（arXiv 2609.26781，2026-09-22）由 Zhihao Zhan、Ting Song、Li Dong、Shaohan Huang、Jianxun Lian、Yan Xia、Furu Wei 等人完成。GitHub 仓库 microsoft/Agensh 创建于 2026-08-27，v1.0 / 开源投放在 2026-10-23–24（README News 标注 10-24）；目前约 293 Star、35 Fork。项目页：agens-harness.github.io/project/，短链 aka.ms/Agensh。\n\n它解决的核心痛点：现有多智能体 harness 常被中央 orchestrator 的吞吐卡住；Agensh 让工人异步自认领子任务，通过轻量「组织基础设施」共享进度。

工作方式\n\nAgensh 把多智能体协作定义成一个可重复的合作循环：工人并发地收集上下文 → 认领子任务 → 采取行动 → 验证结果 → 异步合并进度，直到用户目标达成。循环依赖三块轻量基础设施：\n\n- 共享工作区：实验中用 Gitea 承载提议中 / 进行中 / 已完成的工作\n- 消息接口：用 Mattermost 做工人之间的沟通\n- 共享上下文：改编自 DeLM，保留可复用的发现与工作意图\n\n论文与 README 中的评测通常把 Agensh 叠在每个工人自己的 Copilot harness 单智能体循环之上——也就是说产品侧的 Copilot harness 仍是单智能体回路，Agensh 负责把组织规模做上去。\n\n## 主要结果（作者自报）\n\n在 ProgramBench 最难的五道题（FFmpeg、gromacs、pandoc、PHP-src、ctags）上，用 GPT-5.6-sol（high）、6 小时预算、无外网：平均最终测试通过率从 1 个智能体的 19.31% 升到 128 个智能体的 28.78%（约 +49% 相对提升）。在 Pandoc 上：1 → 128 → 1,024 智能体分别为 33.89% → 50.94% → 55.06%。更大团队通常更早达到相近通过率。换用 GPT-6.1-sol（high）时，Pandoc 六小时通过率从 1 个智能体的 56.19% 升到 32 个智能体的 79.59%。\n\n> 以上数字来自论文与 README，未经本站复现；请当作参考。

获取与复现\n\n- 代码：https://github.com/microsoft/Agensh（MIT）\n- 项目页与演示：https://agens-harness.github.io/project/\n- 论文：https://arxiv.org/abs/2609.26781\n- 短链：https://aka.ms/Agensh\n\n发行说明称本版包含 Docker Compose 单节点团队搭建、独立单智能体基线，以及复现指南（前置条件、配置、镜像构建、启动命令、评估与恢复）。实验入口见仓库内的 team launcher / single-agent launcher。\n\n## 适合谁\n\n- 研究多智能体可扩展性、想去掉中央 orchestrator 的团队\n- 需要在硬延迟 / 时间预算下并行推进大型编码任务的研究与工程实验\n\n> 这是研究型 harness，不是面向消费者的新编程产品宣称。