Humanize：面向智能体编程的判断工程多智能体框架
原文标题：Humanize: Judgement Engineering for Agentic Coding
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论文提出 Humanize，一个围绕判断工程构建的多智能体编排工作流，在规划、实现、审查与学习边界设置显式机械强制决策。人类批准计划契约，构建智能体分轮实现，另一厂商的审查智能体判定完成，确定性钩子执行 72 道机械门。108 天内 68 个版本获 1468 个 GitHub 星，并在 IOI、IMO、IPhO 等竞赛中取得满分。
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Humanize 用跨厂商双模型互审加 72 道机械门，108 天获 1468 星
- •人类批准计划契约，构建智能体分轮实现，另一厂商的审查智能体判定完成，确定性钩子而非模型路由工作
- •强制 72 道机械门；视为仓库状态上的马尔可夫链，构建者与审查者交替采样，缺陷需两个模型同时漏掉才能存活
- •68 个版本、108 天、1468 个 GitHub 星，基于 118 份真实循环的公开复盘研究
- •应用含 567 文件的 gem5 构建系统迁移；HOA 在 IOI 2026、IMO 2026、IPhO 2026 满分，IChO 2026 得 418.5/437 金牌，PutnamBench 672/672
为什么重要：「写代码的智能体判断不了自己是否完成」是智能体编程的核心失效点，跨厂商互审加确定性门控给出了可复制的工程范式。
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