Multi-Agent Coordination

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  • Argus 論文精讀：長期 Agent 需要的是 Runtime，不是更長的 Prompt

    進階 Agent Runtime、安全與評測
    Multi-Agent Coordination · Part 1 · 筆記 · 2026年8月7日 · 論文 · 2026 · AI Agent

    拆解 Argus 的 Manager–Planner–Engineer–Reviewer runtime、持久狀態、驗證式演化與 rollback，並區分 benchmark 結果、作者自營案例與尚未證明的自我學習主張。

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    問題
    長時程 agent 失敗時，單一長 prompt 沒有清楚的任務 authority、可稽核狀態、驗證關卡或可回復邊界。
    核心想法
    Argus 以 Manager、Planner、Engineer、Reviewer 在 durable project state 上循環；只有經 role-owned review 的 memory、skill、routing 與 procedure 才能成為下一輪狀態。
    最強證據
    報告在七個 task-native arena 中展示廣度，並在 SWE-Bench Pro 報告 GPT-5.5 條件下 Argus 78% 對 Direct Copilot 59%、約 1.41 倍 aggregate tokens（Figure 1、Section 5）。
    邊界
    這是 arXiv v1 technical report；實作、prompt、trace、checkpoint 與完整 benchmark package 尚未公開，不能把結果當成可重現的 runtime 採用證明。
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