arXiv · cs.AI· Abhinav Kumar, Rediet Abebe, Eugene Bagdasarian, Sahar Abdelnabi·· 6 小时前
SCARCE：长时程多智能体编码系统中的涌现制度
SCARCE: Emergent Institutions in Long-Horizon Multi-Agent Coding Systems
arXiv:2610.21029v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Abhinav Kumar, Rediet Abebe, Eugene Bagdasarian, Sahar Abdelnabi
研究任务与主要进展
作者提出SCARCE框架，用于研究多智能体在共享执行资源上的长期协商，并观察到智能体形成依赖声誉、互惠和先例的制度化行为。研究分析了8个模型和超过1,500条轨迹，建立21类协商策略与涌现规范分类；基于论文摘要，较新的前沿模型表现出更多制度化行为，同时也观察到排他性联盟和少量分而治之策略。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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