OfficeTown: Generative Organizations for Evolving Agent Intelligence
OfficeTown：面向专业组织的生成式模拟与智能体演进框架
🧭 生成式组织模拟 · 多智能体协作评估与训练
Wuhan University · University of California San Diego · South China University of Technology · Cornell University · Microsoft Research Asia
用生成式组织模拟持续产生专业任务、上下文与反馈，构建 406 任务基准并训练提升 Qwen3.5-9B
📌 工作参考价值（4 点）
- 用自然语言组织描述自动生成任务流、工件、权限和反馈，可迁移到电商运营/广告投放/客服等场景，低成本构建多智能体训练与评估环境。
- Principal–assistant 架构值得借鉴：主 Agent 拆解需求、委派边界子任务并审查交付物，子 Agent 只可见权限内上下文，适合搜索推荐链路中把意图理解、召回、排序、文案生成拆给不同子 Agent。
- 持久化 artifacts、decisions、unresolved matters 相当于跨任务长期记忆，可提升多轮推荐/搜索 Agent 对用户历史、活动状态和未决问题的利用效率。
- 模拟数据 + SFT/on-policy distillation 能有效提升外部专业工作基准，业务上可批量生成带评审反馈的搜索推荐 Agent 轨迹，蒸馏到中小模型，降低线上成本。