协作模式作为多智能体编程一等公民的实证研究

一篇研究论文引入了MSEval基准，用于在真实全栈项目上评估多智能体编码，并推出LegoGent执行引擎，测试10种协作拓扑。实验表明，组织拓扑对速度-成本-质量权衡的影响可与模型能力相当，改变拓扑可使分数波动超30分。

此前基准依赖合成环境，忽略实际时间与成本，混淆推理与通信。MSEval基于真实项目与CI/CD管道，提供更贴近实际的评估方式，首次系统揭示拓扑结构对多智能体编码性能的关键影响。

MSEval通过分层需求与确定性评分衡量性能，LegoGent支持多种同步周期与部署方式。TAgent自动评分兼顾功能、延迟与成本。不同拓扑改变智能体间信息流动与决策权分配，从而影响效率、质量与开销。

多智能体编码产品的架构选择会显著影响性能与成本。过度管理可能降低效率，而结构化流水线能提升速度与质量。开发此类产品时，需谨慎设计协作拓扑，并通过基准验证。

• 基于MSEval建立多智能体编码产品的基准评测，优化协作拓扑配置
• 开发自适应拓扑切换功能，根据任务类型动态调整多智能体协作结构
• 利用LegoGent引擎模拟不同拓扑，预判产品在不同场景下的性能与成本

• MSEval的10个真实项目能否覆盖足够多样的应用场景，以确保结论普适性？
• 不同拓扑的性能差异是否在其他模型或任务规模下依然显著？
• MSEval基准是否已被其他研究独立复现或验证？