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MAS-OPD: On-Policy Distillation for Multi-Agent Systems

复现级别：L1 核心机制诊断。 执行 role advantage 与 privileged conflict mask；未进行多模型 MAS 联训。

论文信息

字段 内容
论文链接 MAS-OPD: On-Policy Distillation for Multi-Agent Systems
公司/机构 University of Science and Technology of China（按第一作者署名单位）
首次公开日期 2026-09-28（arXiv v1）
原文开源代码 否：截至 2026-09-30 未找到原作者公开仓库
Adapter / 方法 mas-opd
本地复现代码 src/auto_research/post_training/latest_20260930_closure.py

原始论文总结

背景与主要改动

以目标角色与非目标角色 teacher 信号差构造 role advantage，并把协作冲突归因只提供给 teacher 形成 privileged coordination supervision。

flowchart LR
  I[公开输入/当前状态] --> M[mas-opd 核心机制]
  M --> A[可审计中间量]
  A --> O[输出/更新状态]

原论文关键图

MAS-OPD: On-Policy Distillation for Multi-Agent Systems 原论文 Figure 2

原论文 Figure 2（关键图）：展示原论文方法的总体设计和关键组成。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

核心公式

本地 reference kernel 保留论文决定性的门控、掩码、递归、信用权重或晋级条件；测试同时检查梯度隔离、类型边界和确定性。

论文离线与线上效果

论文中的 benchmark、速度或训练曲线属于原文结果。本地三种子 mini-suite 仅检验机制和不变量，不与论文规模结果横比，也不外推线上收益。

本地复现

三种子诊断见 metrics/mechanism-seeds42-44.json。其中 diagnostic_only=true，不能进入正式能力排名。

复现边界

执行 role advantage 与 privileged conflict mask；未进行多模型 MAS 联训。