多智能体 · 组织学习

Relic从多智能体协作到持久组织能力

¹ 伊利诺伊大学厄巴纳–香槟分校² 哈维穆德学院³ 耶鲁大学⁴ 斯坦福大学⁵ 北京大学⁶ 新加坡国立大学⁷ 得克萨斯大学奥斯汀分校⁸ Together AI

* 共同第一作者，作者顺序体现相对贡献。† 团队负责人。‡ 通讯作者。

把协作中反复出现的摩擦，沉淀为由组织持有、可治理、可执行，并能跨成员留存的协议。

点击或悬停查看协议如何形成、参与执行，并在成员更替后继续生效。

研究概述

当成员离开，组织学到的东西还在吗？

共享代码仓库并不能避免接口冲突、过期测试和反复出现的协作问题。当成员更替，团队达成的约定还能继续约束工作吗？

Relic 将协作经验转化为由组织持有的可执行协议。成员根据工作证据提出、审议并采纳规则，明确触发条件、责任和证据要求。这些协议跨成员留存，持续约束后续工作，也能被修订或退役。

关键结果

查看各项结果的比较范围与完整估计

Relic 19.76% · B2 14.06%

三种模型，共 360 次运行；相对 B2 的配对提升，95% 置信区间 [2.97, 8.55] 个百分点。

Exec 41.2% · Fresh 25.4%

新成员继承可执行协议，相对未继承规则；95% 置信区间 [9.2, 31.8] 个百分点。

Relic 371/469 · Peer 59.1% · Team 74.4%

对全部 652 个基准功能对完成审计；所有系统采用相同的 183 个故障功能对排除集合，留下 469 个最终有效对。另有 47 对同模型对照：Relic 28、Solo 26、Peer 13。

60 次 Terra + Opus Relic 运行中的持续使用

其中 32 条还将其他成员的使用关联到共享状态变化与评估结果。

进一步探索

主研究、执行绑定消融与成员迁移实验，分别检验协议如何影响工作。

请秘书汇报工作、核对决策依据，并观察成员、代码和组织状态如何变化。

用 Relic 复现论文实验，用 Relic-Agent 运行自己的组织，继续探索协议与治理机制。