arXiv cs.CL· Rishabh Mediratta, Lingyun Xiao, Peter Stone, Joydeep Biswas, Elias Stengel-Eskin·· 10 小时前AI 评分52
ParallACT：共享代码库中多智能体协调与通信基准
Decentralized Multi-Agent Coordination and Communication in Shared Codebases
AI 导读
研究团队提出 ParallACT，一个无编排器的多智能体编码基准，包含互补任务与矛盾任务两类。实验显示并行智能体明显弱于单智能体 oracle，矛盾任务上 Claude Code 搭配 Claude Opus 4.8 从 62% 降至 16%，且告知智能体存在同伴帮助不大，开放通信通道只挽回小部分性能并增加 token 开销。
正文 · AI 翻译
摘要：在共享代码库中工作的编码智能体可能会收到来自人类开发者各自独立提出的请求，从而必然形成多智能体环境。当这种情况发生时，它们各自的实现可能单独运行正常，但合并后却会产生冲突。为研究这一情形，我们提出了 ParallACT，一个无编排器的多智能体编码任务基准。ParallACT 同时包含互补任务和矛盾任务。在互补任务中，每个智能体的任务单独来看都有用，且各实现必须共享接口才能有效组合。在矛盾任务对中，两个智能体的任务都需要以不兼容的方式修改同一段代码，而简单地将独立解决方案合并无法产生有用的实现。我们将一个获得合并任务集的单智能体 oracle 与多种多智能体设置进行比较，这些设置在执行顺序、可见性、对其他智能体的感知以及通信通道访问方面各不相同。我们发现，oracle 能解决大多数任务，而并行智能体的表现则明显更差。它们在互补任务上的性能下降显著，在矛盾任务上尤为急剧（例如，Claude Code 搭配 Claude Opus 4.8 时从 62% 降至 16%），此时合并后的代码通常只能满足其中一个规范；在另外六种将两个智能体框架与三个开放权重模型配对的配置中，也出现了同样的差距。仅仅告诉智能体存在一个同伴并不能带来显著帮助，而让智能体访问通信通道只能恢复一小部分性能，且需要额外的 token 成本。因此，ParallACT 识别并隔离了一个核心挑战——随着由独立主体进行多智能体编码成为常态，这一挑战将变得更加普遍——并为哪些协调策略有帮助、代价如何提供了受控测试。
| 评论： | 前两位作者贡献相同。项目页面：此 https URL |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2611.00314 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.00314v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.00314 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Rishabh Mediratta [查看电子邮件]
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2026年10月30日星期五 19:36:54 UTC（334 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org