쏘마 연구: 개방형 지속적인 발견을 위한 코딩 에이전트를 조율하는 것
자동 코딩 요원(autoresearch)과 같은 장기간 작동하는 코딩 요원은 열린 문제에 대한 최적화를 지속적으로 발견할 수 있지만, 일반적으로 고급적인 접근 방식을 한 번에 발견하고, 저급한 수정 작업을 진행하는 반면 다른 문제에 대한 더 우수한 접근 방식을 놓치곤 한다. 우리는 두 가지 방향 지시자 수준의 설계 선택이 이러한 행동에 기여한다고 가정한다: 단일 장기간 작동하는 요원이 컨텍스트를 축적하고, 단일 프로그램 상태만 편집에 노출한다. 우리는 SwarmResearch라는 Orchestrator-subagent harness를 소개한다. 이 harness에서는 Shepherd Agent가 global context를 사용하여 Search Agent의 집단을 지휘하며, 각 Search Agent는 local context를 사용하여 git branch에서 작동한다. 열린 최적화 문제에서 SwarmResearch는 state-of-the-art LLM(대규모 언어 모델)-guided evolution 및 multi-agent 기법에 비해 13/15 문제에서 더 나은 또는 유사한 해결책을 발견한다. 이는 더 고급적인 탐색에 의해 구동된다. serial agent와 parallel agent의 고정적인 스케일링과 비교했을 때, SwarmResearch의 Orchestrator-guided scaling은 다른 검색 깊이에서 병렬성을 적응하여 더 좋게 수행하는 해결책을 발견한다.
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