微软开源 Agensh：无中心编排器，可扩展至 1024 个编码智能体

微软开源 Agensh：无中心编排器的多智能体框架

微软研究院已开源 Agensh，一个面向大规模编码智能体团队的去中心化 harness（运行框架）。据 MarkTechPost 报道，该框架取消了多数智能体框架依赖的中心编排器：每个工作智能体自行认领子任务、共享发现，并把代码合并到同一个 Git 仓库。研究团队在 ProgramBench 上把规模从 1 个智能体扩展到 1024 个智能体。

背景与影响

该研究针对的是「编排器天花板」问题。在编排器—工作者设计中，主智能体负责规划、分配和合并全部工作；论文以 Claude Code agent teams、Codex 子智能体、Copilot fleet 和 Kimi Agent Swarm 为例。Agensh 让工作者自行完成这些协调：每个智能体运行同一套五步循环——收集上下文、认领子任务、执行操作、验证结果、合并进展。三个服务连接各工作者：Gitea 承载共享工作区，Mattermost 负责团队频道与私信，共享上下文板存储 OBSERVED、FACT、FAIL、CLAIM、PATCH_SUMMARY 等类型化笔记。循环写在提示词中，而非运行时代码里。

在 ProgramBench 五个最难任务（FFmpeg、gromacs、pandoc、PHP-src、ctags）上，使用 GPT-5.6-sol 时，五任务平均最终测试通过率从 1 个智能体的 19.31% 升至 128 个智能体的 28.78%。README 补充称，使用 GPT-6.1-sol 时，pandoc 单项从 1 个智能体的 56.19% 升至 32 个智能体的 79.59%；该组数据未出现在 v1 论文中。团队还观察到，随着规模扩大，出现了自发的评审者与整合者角色，均非硬编码。

限制与来源

据报代码以 MIT 许可证发布，但 token 成本未披露。运行需要 Linux、Docker Engine、Compose v2、systemd、cgroup v2 与 Python 3.11+，默认 8 个工作智能体、每任务 6 小时；1024 智能体实验使用 16 个节点、每节点 64 个智能体。实验基于 GitHub Copilot CLI，论文称薄适配层可接入其他 harness。上述性能数字来自研究团队自测，尚未获独立验证；具体功能、许可与部署要求请以官方仓库和项目页当前信息为准。来源：MarkTechPost。