CoworkOS:Scaling Agent Coworkers for Real-world Automation
CoworkOS：面向现实自动化的可扩展智能体同事框架
🧭 通用 Agent 运行时与多智能体协作 ★ 深度解读
Renmin University of China · Fudan University
提出三层架构（Main、Coordinator、Subagents）的通用长时程智能体运行时，支持人机共享工件与持久状态，多个基准上超越主流框架
📌 工作参考价值（4 点）
- 职责分离与异步委派：借鉴 Main-Agent 保留全局上下文、Subagents 隔离执行长任务，通过 Coordinator 的 durable queue/inbox 实现同步/异步委派，避免长上下文爆炸；可用于搜索推荐多 Agent 系统中的深度调研、批量数据分析、实验监控。
- 持久工作区与语义记忆：用 memory.md、task.json、checkpoint 记录目标、决策和未完成任务，支持跨会话恢复和上下文重建；适合电商推荐中跨天 AB 测试跟踪、策略迭代和模型训练监控。
- 共享应用资源与版本控制：人类和 Agent 通过 revision protocol 直接编辑同一 artifact（如 query 规则表、策略配置），冲突检测保证可审计；可用于人工修正搜索 query 模板或推荐策略，让专家反馈直达工作产物。
- 后台 Jobs 与监测机制：长时间训练/构建作为持久 Job，保留日志和状态，模型空闲时可唤醒；可迁移到推荐模型训练流水线、特征工程任务的状态管理，减少重复启动成本。