Sakana показала, как будут выглядеть AI-команды будущего: один агент больше не решает всё сам

Sakana AI представила работу “Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor”, принятую на ICLR 2026. Идея простая, но мощная: вместо того чтобы заставлять одну модель тянуть всю задачу на себе, исследователи обучили отдельную 7B-модель быть менеджером для других ИИ.

Этот Conductor не пишет код и не решает задачу напрямую. Он смотрит на проблему и сам решает, кого из агентов подключить, какую подзадачу каждому дать и какой контекст показать. По сути, это не просто роутер между моделями, а мета-промпт-инженер, который собирает рабочую AI-команду под конкретную задачу.

Самое интересное, что поведение появилось не через жёстко прописанные правила, а через Reinforcement Learning. На простых вопросах Conductor может обойтись одним вызовом модели. На сложных задачах он сам выстраивает цепочку: планировщик, исполнитель, проверяющий, исправляющий агент. Очень похоже на то, как сильная команда разбивает сложную работу на роли.

Результаты выглядят серьёзно. 7B Conductor смог обойти каждую отдельную модель из своего пула, включая GPT-5, Gemini, Claude и open-source модели, доступные на момент исследования. В работе заявлены новые рекорды на LiveCodeBench: 83.9% и GPQA-Diamond: 87.5%. При этом система оказалась дешевле тяжёлых multi-agent подходов вроде Mixture-of-Agents.

Отдельная фишка называется Recursive Test-Time Scaling. Conductor может выбрать самого себя как одного из рабочих агентов, перечитать результат своей команды, понять, где всё пошло не так, и собрать новый исправляющий workflow. То есть масштабирование на инференсе происходит не просто за счёт “подумай дольше”, а за счёт самосборки новой команды под ошибку.

Главный вывод тут не в том, что появился ещё один multi-agent фреймворк. Важнее другое: модели начинают учиться не только отвечать, но и управлять другими моделями. Если раньше AI-системы строились вокруг одного “самого умного” агента, то теперь фокус смещается к оркестрации, ролям, проверкам и коллективному мышлению.

И похоже, именно на этом фундаменте Sakana строит свою новую multi-agent систему Sakana Fugu.

sakana.ai/fugu-beta)

OpenReview: https://openreview.net/forum?id=U23A2BUKYt

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: openreview.net

Комментарии: