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本文介绍了Transfiver，一种通过共享可编辑状态实现人机协同推理的架构，支持人类和模型直接更新以改善长期交互。
这是一个实验，十三个来自不同提供商的AI模型通过cron调度在共享世界中交互，导致了涌现的交叉引用和协作式想法构建，无需明确设计。
本文介绍了MASS，一种多玩家世界模型方法，通过使用权威共享状态将世界动态与视图渲染解耦，从而实现可扩展且一致的多智能体模拟，支持多达1,024个并发玩家。
文章讨论了并行运行多个编码代理时出现的三个意外问题：共享工作树的冲突、运行时冲突（数据库、端口）以及难以检测卡住的代理。解决方案包括使用每个代理的 Git 工作树、隔离运行环境以及监测剩余差距指标。
讨论了在超过50个节点的大规模多智能体系统中共享状态的故障模式，包括竞态条件、多节点不同步和中毒上下文，并向实践者征集战地故事。
Lemma 是一个开源的共享工作空间，将人类和 AI 智能体整合为一个团队，共同读写表格、文件、工作流等状态，减少胶水代码和聊天记录中的散落工作。
介绍了PatchOptic，这是一种用于共享状态LLM工作流的接口，它采用投影读取和验证的结构化补丁来确保更新的有效性。通过PatchBench对46个案例进行了评估，结果显示在保持质量的同时减少了token成本和泄漏。
Azalia Mirhoseini 强调 DeLM，一种去中心化语言模型方法，其中智能体通过共享状态通信，在SWE-bench Verified上使用Gemini-3 Flash实现了约10%的提升，且成本不到一半。
文章讨论了AI代理系统中过期上下文的问题，即代理基于过时信息做出决策，并提出了一个包含版本控制和存在信号的协调原语，以防止冲突和浪费令牌。
本文研究了资源受限视觉智能体中共享状态协作推理的失效模式，引入了CoSee审计框架，该框架形式化了读写验证循环。研究发现，简单的共享工作区可能会放大幻觉，并识别出噪声增强和策略崩溃是主要的失效模式。