이 방식은 검색 기반으로 재사용 가능한 스킬·도구·외부 에이전트를 모으고, 타입이 정의된 아티팩트 handoff로 실행 가능한 흐름을 만들어요

AgentCo-op이 오픈월드 과학 문제에서 멀티에이전트 워크플로를 자동 합성하는 방법을 제시했어요.

이 방식은 검색 기반으로 재사용 가능한 스킬·도구·외부 에이전트를 모으고, 타입이 정의된 아티팩트 handoff로 실행 가능한 흐름을 만들어요. 실패 증거가 나오면 전체를 다시 찾지 않고 관련 컴포넌트만 bounded local repair로 고쳐요.

논문은 유전체학 2개 사례(공간 전사체, 단일세포 멀티옴)와 코딩·수학·QA 6개 벤치마크를 검증했어요. 6개 중 4개에서 최고 성능, 통합 백본 기준 평균 최고 점수, 그리고 멀티에이전트 기준선 대비 과제당 비용 절감도 함께 보고했어요.

핵심은 새 에이전트를 다시 설계하지 않고도 기존 자산을 연결해, 실제 연구형 문제로 에이전트 자동화 범위를 넓혔다는 점이에요.