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Apodex:自进化深度求解器,150子Agent并行探索

Apodex :一个面向深度研究而打造的 Self-evolving heavy-duty solver

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Apodex :一个面向深度研究而打造的 Self-evolving heavy-duty solver

专门解决那种"没有现成答案、需要大量调研才能搞定"的硬问题

可一次最多派出 150 个子 Agent 并行探索,总共能跑 15,000 步

在 BrowseComp 上超越了 GPT-5.5-pro,在 DeepSearchQA 上超越了 Claude-Opus-4.8 和 Kimi-K2.6...

在科研和金融领域具有强大的研究能力 ...

它的工作步骤是:深度研究—自我校验—撰写

主要特点:

1、多 Agent 团队协作:主 Agent 接到任务后拆解成子问题,异步派发给专业化的子 Agent,每个子 Agent 有自己独立的上下文、提示词和工具集。

子 Agent 的报告汇入共享报告池,编排器异步读取,不会被最慢的那个卡住。单任务最高可调度 150 个子 Agent,执行超过 15,000 步。

2、内置三层自我验证机制: 当子 Agent 报告出现分歧时,冲突审查员介入;具体声明需要落地时,事实检查员介入;草稿完成时,草稿审查员过一遍。

最后还有一个全局验证器对所有汇集的证据做终审。验证器在结构上是独立于推理器的,被提示去"评估"而不是"继续推理",可以推翻前面的结论。

3、由一个专门的 AgentOS 驱动:与执行任务严格分离,它只负责通用的底层事务:

  • Agent调度 — 150 个子 Agent 谁先跑谁后跑,资源怎么分配。
  • 模型和工具路由 — 这个子任务该调哪个模型、该用哪个工具(搜索引擎、代码执行器、数据库等)。
  • 事件流 — 子 Agent 之间怎么传递消息和状态更新。
  • 检查点和追踪 — 跑到哪一步了,出错了能不能回滚。
  • 成本记账 — 这个任务总共调了多少次 API,花了多少钱。
  • 权限管理 — 哪些工具允许用,哪些数据允许访问。

这种设计好处是:当你添加新应用时候,只需一个插件代码文件夹,底下的调度、路由、记账、追踪这些基础设施全都现成的,不用动内核一行代码。

更进一步:量化金融体系

看懂新闻只是起点——沿量化金融路径,把它变成能交付的工程能力

进入量化体系 →

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