微软开源 Agensh：无中心编排器的多智能体编码框架，可扩展至 1,024 个 Agent

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Microsoft Open-Sources Agensh: A Multi-Agent Harness for 1,024 Agents

作者

Asif Razzaq

2026年10月24日

在 Google 上添加为首选来源

微软研究院已开源 Agensh，这是一个面向大型编码智能体团队的去中心化测试框架。Agensh 多智能体框架移除了大多数智能体框架所依赖的中央协调器。每个工作节点自行选择子任务、共享发现并将代码合并到公共 Git 仓库中。在 ProgramBench 上，该团队将设置从 1 个智能体扩展到了 1,024 个智能体。

摘要

一个框架：经过测试，支持从 1 到 1,024 个智能体。每个工作节点拥有 272,000 个 Token 的输入限制和 128,000 个 Token 的输出限制。
运行环境：带 Docker Compose 的 Linux。默认单节点（8 个工作节点）。1,024 个智能体的运行使用了 16 个节点，每节点 64 个智能体。工作节点的内存上限为 64 GiB。
性能：更多智能体在所有 5 个最难的 ProgramBench 任务上提高了得分，并且更快地完成了任务。
最佳：在 GPT-6.1-sol 上使用 32 个智能体时，pandoc 的通过率达到了 79.59%。GPT-5.6-sol 在使用 1,024 个智能体时达到了 55.06%。
最差：在 128 个智能体时，5 个任务的平均分仅达到 28.78%。从 1 个智能体增加到 8 个智能体提升了 1.37 个百分点。

什么是 Agensh？

Agensh 是微软研究院（Microsoft Research）推出的一种多智能体协调框架，它无需主智能体即可协调许多 LLM 智能体。

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目标问题是“协调者上限”（orchestrator ceiling）。在协调者-工作者设计中，由一个主智能体来规划、分配和合并所有工作。研究论文列举了 Claude Code 智能体团队、Codex 子智能体、Copilot 机群和 Kimi Agent Swarm 作为例子。Agensh 让工作者自己进行这种协调。

Agensh 合作循环是如何工作的？

每个工作者并发且异步地运行相同的 5 步循环：

收集上下文：阅读目标、同伴进度、消息和发现。
认领子任务：发布一个 CLAIM（认领），然后通过直接消息解决重合冲突。
采取行动：在本地使用工具工作，并尽早发布有用的发现。
验证结果：对照子任务的验收标准检查工作。
合并进度：合并到共享仓库中，发布更新，然后重复。

三个服务连接着工作者。Gitea 托管共享工作区，包含分支、PR 和合并冲突。Mattermost 承载团队频道以及用于紧急冲突的私信。一个适配自 DeLM 的共享上下文看板存储了带类型的笔记：OBSERVED（观察到）、FACT（事实）、FAIL（失败）、CLAIM（认领）和 PATCH_SUMMARY（补丁摘要）。

这个循环存在于提示词中，而不是运行时代码中。除了各自的 ID 之外，每个工作者收到的提示词都是相同的。Agensh 构建在单智能体框架之上。实验使用的是 GitHub Copilot CLI。研究论文指出，轻量适配器可以连接其他框架，例如 Claude Code。

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Agensh 在 ProgramBench 上的扩展表现如何？

微软团队测试了 5 个最难的 ProgramBench 任务：FFmpeg、gromacs、pandoc、PHP-src 和 ctags。智能体根据观察到的行为从头重建每个程序。它们在 6 小时内离线工作。参考仓库从 2,767 个文件（pandoc）到 26,266 个文件（PHP-src）不等。

当 GPT-5.6-sol 处于高推理努力程度时，平均最终测试通过率变化如下：

1 个智能体：19.31%
8 个智能体：20.68%
32 个智能体：26.52%
128 个智能体：28.78%

这是一个 9.47 个百分点的提升，相对增幅约为 49%。仅在 pandoc 上，得分分别为 33.89%（1 个）、41.75%（8 个）、43.11%（32 个）、50.94%（128 个）和 55.06%（1,024 个）。

速度也有所提升：在 pandoc 上，128 个智能体在 30 分钟的检查点就通过了 30%。32 个和 8 个智能体则需要 60 分钟和 90 分钟。

README 中补充了一个更新的模型。配合 GPT-6.1-sol，pandoc 从 56.19%（1 个智能体）上升到 79.59%（32 个智能体）。相对增幅达到了 41.64%。这些 GPT-6.1-sol 的数据并未出现在 v1 论文中。

随着团队规模扩大，出现了哪些行为？

研究团队追踪了各个规模下的工人轨迹：

8 个智能体：同行就接口达成一致，并自行解决重叠的声明。
32 个智能体：同行审查共享的工作；在出现反例后，一项批准被撤回。
128 个智能体：工人们重复使用可信的审查员，并标准化了集成协议。
1,024 个智能体：几名工人担任集成商，同行恢复了失败的工作。

这些角色都不是硬编码的。

Agensh 与其他多智能体框架相比如何？

功能	Agensh	Claude Code 智能体团队	Kimi Agent Swarm	Copilot CLI /fleet
协调	无协调器；同行自行认领工作	固定主会话协调队友	协调器分解任务	Copilot 将部分任务分配给子智能体
显示的智能体	已测试 1,024 个	无硬性限制；推荐 3 到 5 个	最多 100 个子智能体	未披露
共享状态	Gitea 仓库 + 共享上下文看板	带有文件锁定的共享任务列表	未披露	来自计划模式的计划
消息传递	Mattermost 频道 + 私信	队友之间的邮箱消息	未披露	未披露
模型	模型无关；已测试 GPT-5.6-sol、GPT-6.1-sol	Claude 模型	Kimi K2.5	未披露
速度声明	在 pandoc 上 30 分钟内达到 30%（128 个智能体）	未披露	比顺序执行快 4.5 倍（自我报告）	未披露
可用性	开源，MIT 许可证	在 Claude Code 中；实验性，默认关闭	顶级订阅者，研究预览版	在 Copilot CLI 中

如何运行 Agensh？

该版本包含一个单节点 Docker Compose 团队和一个单智能体基线。两者都使用原生的 Copilot ACP 会话。你需要安装了 Docker Engine、Compose v2、systemd、cgroup v2 和 Python 3.11+ 的 Linux 系统。默认设置为 8 个worker、每个任务 6 小时以及高投入的 gpt-5.6-sol。你还需要 ProgramBench（已验证 v1.2.5）和一个模型 API 令牌。完整步骤位于复现指南中。

核心要点

Agensh 在没有中央协调器的情况下协调多达 1,024 个智能体。
工人们通过 Gitea、Mattermost 和共享发现看板自行认领任务。
128 个智能体将 ProgramBench 的 5 个任务平均分从 19.31% 提升至 28.78%。
使用 32 个智能体的 GPT-6.1-sol 在 pandoc 上达到了 79.59%。
代码采用 MIT 许可证授权，但未披露令牌成本。

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Asif Razzaq 是 Marktechpost AI Media Inc. 的首席执行官。作为一名富有远见的企业家和工程师，Asif 致力于利用人工智能的潜力造福社会。他最近的一项举措是推出了人工智能媒体平台 Marktechpost，该平台以深入报道机器学习和深度学习新闻而脱颖而出，既具备扎实的技术性，又易于广大受众理解。该平台每月的浏览量超过 200 万次，彰显了其在受众中的受欢迎程度。

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Asif Razzaq