DeLM

DeLM 是一个面向测试时推理（test-time reasoning）的去中心化多智能体系统框架，通过共享、可验证的上下文（Shared Lessons）和任务队列替代中心化调度，支持多个智能体线程并行执行与知识复用。其核心特点是本地内存与共享经验的分离设计：各线程维护紧凑的私有轨迹，同时读写结构化的跨线程经验（如失败尝试、补丁摘要、关键观察），显著减少重复工作并提升成功率与成本效率。项目聚焦软件工程任务（如 SWE-bench），适用于需高鲁棒性、可扩展性及资源约束下的自动化代码修复与问题求解场景。