Stateless Language Agents: Scaling Long-Horizon Automated Research
无状态语言智能体：扩展长程自动化研究
🧭 长程 AutoResearch 无状态多智能体框架 ★ 深度解读
Stanford University · Carnegie Mellon University · University of Washington · SambaNova Systems · UC Berkeley
无状态 Agent + 有状态 harness：每次调用重建角色化上下文，用更少 token 实现更强长程搜索
📌 工作参考价值（4 点）
- 构建长程 Agent 系统（自动实验、策略搜索、query 迭代等）时采用“stateful harness + stateless agents”：候选、分数、日志放外部状态，每次调用只注入角色相关摘要，不要让 agent 携带完整历史滚动，避免 context rot 和 token 浪费。
- 对规划者与执行者做角色化上下文隔离：中央规划者看全局结构化 evidence summary，执行单元只看自己的 assignment、本地候选和反馈。搜索推荐 Agent 里可对应“策略器”与“渠道/实验执行器”，减少互相干扰和重复实验。
- 给执行单元显式任务分配，而不是只共享记忆；论文 ablation 显示没有 assignment 时并行 Workers 会重复实现同一功能。多 Agent 做选品、文案、素材生成时，应由 coordinator 把“该试什么”变成具体实验。
- 评估 Agent 系统至少按多个 token 预算点报告；短预算可能逆转方法排名。内部评估搜索/推荐 Agent 如果只跑短预算，很可能选错架构。协调器可以非常便宜（<0.6% tokens），强 Advisor + 弱 Worker 在部分任务上更划算。