研究提出市场机制驱动的智能体自组织学习框架

Hugging Face报道的研究提出市场化后训练（MPT）框架，使去中心化智能体群体能联合学习行动策略与自组织协调，无需中心协调者。研究称，在具身制造、机器人导航和深度研究任务中，该方法优于单体后训练，且群体在推理时能适应新任务、支持更大规模并提升鲁棒性。代码与训练模型已开源于GitHub。 微软研究院也开源了Agensh，一个去中心化多智能体框架，支持最多1,024个智能体协同编程，无需中央协调器。

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1. 10月25日 11:32 · 1 篇报道
   Microsoft开源Agensh多智能体框架
   MarkTechPost：微软开源 Agensh：支持 1,024 个智能体的去中心化多智能体框架
2. 10月15日 04:00 · 1 篇报道
   Learning Self-Orchestration in Decentralized Agent Swarms
   Hugging Face · 每日论文：研究提出市场机制驱动的去中心化智能体自组织学习框架

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。