SwarmResearch：编排编码代理以实现开放式发现

arXiv:2607.02807v1 公告类型：新 摘要：自动研究等长时间运行的编码代理可以持续发现开放式问题的优化。然而，他们倾向于收敛于单一的高级方法，然后进行低级编辑，而忽略了解决问题的其他高级方法。我们假设两个线束级设计选择导致了这种行为：在单个长期运行的代理中累积上下文，并且仅公开单个程序状态进行编辑。我们引入了 SwarmResearch，这是一个协调器子代理工具，其中 Shepherd Agent 使用全局上下文来引导一组搜索代理，每个搜索代理都在各自的 git 分支中使用本地上下文进行操作。在开放式优化任务中，SwarmResearch 在更高层次的探索驱动下，在 13/15 任务上发现了最先进的 LLM 引导进化和多智能体技术的更好或类似的解决方案。与串行和并行代理的固定扩展相比，SwarmResearch 的协调器引导扩展通过在不同搜索深度调整并行性来发现性能更好的解决方案。