先了解这件事
2026年4月26日,Sakana AI 发布论文《Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor》,该工作已被 ICLR2026 接收。研究用强化学习训练一个 7B 的 Conductor 模型,以自然语言输出协作流程,指定调用哪个智能体、分配什么子任务以及它们能看到哪些历史消息,从而编排 GPT-5、Gemini、Claude 及开源模型组成的模型池。Conductor 会随任务难度自适应:简单事实问题只调用一个模型,困难编码问题则自动搭建 planner-executor-verifier 流水线。论文称 7B Conductor 在 LiveCodeBench 达到 83.9%、GPQA-Diamond 达到 87.5%,超过池中每个单独模型,并以更低成本优于 Mixture-of-Agents 等多智能体基线;它还支持递归测试时扩展,可把自己选为 worker 并在失败时生成纠正流程。该研究与几天前公布的 TRINITY 一起支撑其新的多智能体系统 Sakana Fugu。目前尚无后续
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Sakana AI 提出 Conductor：用自然语言编排多智能体事件进展
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4月26日
Sakana AI：Blog一手
Sakana AI 提出 Conductor：用自然语言编排多智能体
Sakana AI 发布论文《Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor》，该工作已被 ICLR2026 接收。研究用强化学习训练一个 7B 的 Conductor 模型，让它以自然语言输出协作流程，指定调用哪个智能体、分配什么子任务以及它们能看到哪些历史消息，从而编排 GPT-5、Gemini、Claude 及开源模型组成的模型池。Conductor 会随任务难度自适应：简单事实问题只调用一个模型，困难编码问题则自动搭建 planner-executor-verifier 流水线。论文称 7B Conductor 在 LiveCodeBench 达到 83.9%、GPQA-Diamond 达到 87.5%，超过池中每个单独模型，并以更低成本优于 Mixture-of-Agents 等多智能体基线；它还支持递归测试时扩展，可把自己选为 worker 并在失败时生成纠正流程。该研究与几天前公布的 TRINITY 一起支撑其新的多智能体系统 Sakana Fugu。