导语：微软开源 Agensh ——一个去中心化、可扩展的多智能体协作框架（harness），可将智能体规模扩展到 1024 个。

摘要

微软开源 Agensh ——一个去中心化、可扩展的多智能体协作框架（harness），可将智能体规模扩展到 1024 个。Agensh 的核心是自组织协作：智能体自主发现并认领子任务、共享发现、交叉验证结果并异步合并进展，无需中心化编排器。共享工作区、消息接口与共享上下文将每个智能体的局部进展连接到整个团队。在 ProgramBench 五项最难任务上，以 GPT-5.6-sol 测试，平均最终测试通过率从 1 个智能体的 19.31% 提升到 128 个智能体的 28.78%（相对提升约 49%）；在 Pandoc 任务上，1 个智能体 33.89%，128 个智能体 50.94%，1024 个智能体 55.06%。改用 GPT-6.1-sol 后，Pandoc 六小时通过率从 1 个智能体的 56.19% 提升到 32 个智能体的 79.59%（相对 +41.64%）。代码以 MIT 许可开源，相关论文已发布于 arXiv。

正文（译文）

概述 Agensh 是一个自组织的多智能体协作框架，可扩展到 1024 个智能体。智能体自主发现并认领子任务、共享发现、验证结果并异步合并进展，无需中心化编排器。共享工作区、消息接口与共享上下文将每个智能体的局部进展连接到整个团队。

工作原理 Agensh 定义了多智能体协作循环。工作节点并发地收集上下文、认领子任务、采取行动、验证结果并合并进展，以自组织方式重复执行，直到达成用户目标。所有工作节点异步推进，并通过基础设施共享进展。共享工作区由 Gitea 提供，消息接口由 Mattermost 提供，共享上下文机制改编自 DeLM。在实验中，Agensh 构建于 Copilot harness 的每个智能体的智能体循环之上。

实验结果在 ProgramBench 五项最难任务上，使用 GPT-5.6-sol（高推理强度）、六小时预算、无网络访问进行评估：平均最终测试通过率从 1 个智能体的 19.31% 提升到 128 个智能体的 28.78%，相对提升约 49%。更大规模的团队也能更快达到可比的通过率。在 Pandoc 任务上，最终测试通过率从 1 个智能体的 33.89% 提升到 128 个智能体的 50.94%，以及 1024 个智能体的 55.06%（同一六小时预算）。团队规模增长时，自组织的同伴协调、集成工作流与专业化角色会逐渐涌现。

使用最新的 GPT-6.1-sol（高推理强度），Pandoc 六小时测试通过率从 1 个智能体的 56.19% 提升到 32 个智能体的 79.59%，相对提升 41.64%。

许可与引用代码以 MIT 许可开源。相关论文《Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents》已发布于 arXiv（编号 2609.26781，2026 年 9 月 22 日预印本）。

（文章为作者独立观点，不代表艾瑞网立场）