🏢 司令塔を置かずに1,024体のAIエージェントを協働させたら、誰も指示していない「組織」が自然に立ち上がりました。 タイトル: Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents URL: 📋 概要 Microsoft Researchによる、中央オーケストレーターを持たない自己組織化マルチエージェントハーネスです。ワーカーが並行・非同期に動き、軽量なインフラ越しに進捗を共有します。 🔥 解決する課題 既存のマルチエージェント基盤の多くはオーケストレーターがタスクを分解して割り当てる構造です。そのため全体のスケーラビリティが、司令塔1体の管理能力と統合能力に縛られてしまいます。 🛠 方法論と提案手法 各ワーカーが同じ5ステップのループを回します。文脈を集める、サブタスクを自分で宣言する、実行する、受け入れ基準で検証する、共有ワークスペースにマージする、の繰り返しです。支えるのは3つのインフラだけで、Giteaによる共有ワークスペース、Mattermostによるメッセージ、観測と事実と失敗と宣言を型付きで溜める追記専用の共有コンテキストです。協調プロトコルはランタイムではなくプロンプトに書かれているため、Claude CodeやCopilotの上に薄く載せられます。 📊 実験結果 インターネット遮断・6時間予算でソフトウェアをゼロから再現するProgramBenchの最難5タスクで検証しました。 ・5タスク平均のテスト通過率は1体の19.31%から128体の28.78%へ、相対で約49%改善 ・pandocでは1体の33.89%から1,024体で55.06%に到達 ・到達速度も変わり、pandocで通過率30%を超えたのは128体なら30分、32体は60分、8体は90分。1体は2時間かけても届きませんでした 🌱 創発した協調 全員が同じプロンプトなのに、規模が増すと協調の形が変わります。8体ではインターフェースを決めて分担し、32体では承認の撤回と再レビューが回り始め、128体ではレビュー相手を経験で選び統合手順を標準化し、1,024体では「統合担当」という役割が生まれて複数候補に打診し最速の相手を選ぶようになりました。 #マルチエージェント# #AIエージェント#