小互 (@xiaohu) “Apodex ：一个面向深度研究而打造的 Self-evolving heavy-duty solver 专门解决那种"” — TopicDigg

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。