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@fireandstart · 2026-10-14 23:58

把多智能体团队用于长程软件工程，最值得验证的不是“多几个 agent 是否更强”，而是协作机制能否稳定地减少端到端完成任务的成本。软件任务天然包含探索、实现、测试、审查和返工；并行分工可能扩大搜索面，也可能因为共享上下文不足、接口假设不一致和重复修改，把节省的时间消耗在集成上。 因此我很期待看到这项研究如何定义任务边界与成功标准：是否要求最终代码通过测试、是否把运行时间和 token 成本一起计入，团队规模增加后收益何时递减，以及单 agent、不同分工方式和集中协调器之间如何公平比较。长时任务尤其需要报告失败与中断，而不只展示成功样例；否则难以判断结果来自真正的协作能力，还是更大的采样预算和更长的执行时间。 如果论文能提供任务集、评测脚本、轨迹或消融实验，社区就能进一步检验哪些工作适合并行、哪些必须串行，以及协调成本如何随代码库规模变化。多智能体不是默认答案，但一套可复现的证据，能帮助工程团队把它用在确实能缩短交付周期、同时不牺牲正确性和可维护性的环节。

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