智能体与自主科学
突破级
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SILO-BENCH 评估的是多 agent LLM 系统能否真正对分布式信息做计算，而不是只会互相转述。论文指出，随着 agent 数量增加，系统可能形成看似合理的通信拓扑，但仍无法把分散状态合成为正确答案。
benchmark 覆盖 30 个算法任务和三种通信复杂度，对 54 种配置做系统评估。核心发现是 Communication-Reasoning Gap：agent 往往已经获得足够信息，却在 reasoning-integration 阶段失败。
它值得收录，是因为它为 multi-agent systems 提供了一个清晰问题定义和评估接口：分布式协调的瓶颈不是通信本身，而是跨 agent 状态整合。这个结论会影响后续多 agent 架构、memory sharing 和 consensus 设计。
局限在于任务偏算法化，真实开放协作中的社会策略、工具环境和长时程目标仍需额外 benchmark。