Rohan Paul

加州大学伯克利分校的新论文表明，一个不断重组编码智能体团队的监督者，能在单个智能体陷入停滞的 GPU 内核任务上击败专家级实现。 编码智能体在 GPU 内核上前期进展很快，随后会停在更容易的设计上，并远低于专家代码的水平停滞。在 MLA decode 内核上，Claude Code 停滞在 FlashInfer 速度的 0.51 倍。 Evolving Agent Teams 增加了一个监督者，它会诊断每一次平台期并重建团队，发明分析器、调试器或知识整合者等角色。共享文件系统会保留过去每个团队的经验。 在相同的 token 预算下，它在 MLA decode 上达到了 FlashInfer 的 0.74 倍，而固定 4 角色团队只有 0.31 倍。预算增加后，它达到了 FlashInfer 速度的 1.21 倍，在 47 个生产工作负载中赢下了 36 个。 对于耗时长、难度高的优化运行，当进展停滞时，应让监督者重组智能体角色，而不是始终运行一套固定的智能体配置。