Shared note · read-only

The Conductor: Learning to Orchestrate Agents in Natural Language (ICLR 2026)

Created 4 months ago

Source: https://arxiv.org/abs/2512.04388
Author: Stefan Nielsen, Yarin Cetin, Benjamin Schwendeman, Zeyu Sun, Jinglue Xu, Jie Tang
Published: 2025-12 (ICLR 2026)
Created: 2026-06-04
Description: The Conductor — a 7B LLM trained with RL to automatically discover coordination strategies among frontier LLMs, designing communication topologies and prompt-engineering instructions to maximize individual model capabilities.
Tags: ICLR-2026, reinforcement-learning, LLM-coordination, test-time-scaling, multi-agent

Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor

📌 What is this

Conductor — 7B модель, обученная через reinforcement learning для автоматического discovery мощных стратегий координации между LLM. Учит не только проектировать targeted communication topologies для agent-to-agent коллаборации, но и prompt-engineer focused инструкции для максимизации индивидуальных capabilities worker LLM. Адаптируется к arbitrary sets of open- и closed-source агентов.

🔧 Key details

Component	Description
Размер	7B параметров
Обучение	Reinforcement learning, pure end-to-end reward maximization
Adaptability	Работает с arbitrary sets of open- и closed-source agents
Результаты	SOTA на LiveCodeBench и GPQA
Recursive topology	Conductor может выбрать сам себя как worker → recursive topology → test-time scaling
Публикация	ICLR 2026

💡 Insights

Coordination через pure RL — одна из первых работ показавших что language model coordination может быть unlocked через RL. Мощные стратегии координации emerge naturally через pure end-to-end reward maximization, без human-designed topology
Recursive self-selection = dynamic test-time scaling — Conductor выбирает сам себя как worker → recursive topologies → online iterative adaptation. Новый form of test-time scaling без retraining
Randomized agent pools — обучение на рандомизированных пулах агентов позволяет effective adaptation к arbitrary sets — meeting любых user requirements без fine-tuning

**Source:** https://arxiv.org/abs/2512.04388
**Author:** Stefan Nielsen, Yarin Cetin, Benjamin Schwendeman, Zeyu Sun, Jinglue Xu, Jie Tang
**Published:** 2025-12 (ICLR 2026)
**Created:** 2026-06-04
**Description:** The Conductor — a 7B LLM trained with RL to automatically discover coordination strategies among frontier LLMs, designing communication topologies and prompt-engineering instructions to maximize individual model capabilities.
**Tags:** ICLR-2026, reinforcement-learning, LLM-coordination, test-time-scaling, multi-agent

---

# Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor

## 📌 What is this

Conductor — 7B модель, обученная через reinforcement learning для автоматического discovery мощных стратегий координации между LLM. Учит не только проектировать targeted communication topologies для agent-to-agent коллаборации, но и prompt-engineer focused инструкции для максимизации индивидуальных capabilities worker LLM. Адаптируется к arbitrary sets of open- и closed-source агентов.

## 🔧 Key details

| Component | Description |
|-----------|----------|
| **Размер** | 7B параметров |
| **Обучение** | Reinforcement learning, pure end-to-end reward maximization |
| **Adaptability** | Работает с arbitrary sets of open- и closed-source agents |
| **Результаты** | SOTA на LiveCodeBench и GPQA |
| **Recursive topology** | Conductor может выбрать сам себя как worker → recursive topology → test-time scaling |
| **Публикация** | ICLR 2026 |

## 💡 Insights

1. **Coordination через pure RL** — одна из первых работ показавших что language model coordination может быть unlocked через RL. Мощные стратегии координации emerge naturally через pure end-to-end reward maximization, без human-designed topology
2. **Recursive self-selection = dynamic test-time scaling** — Conductor выбирает сам себя как worker → recursive topologies → online iterative adaptation. Новый form of test-time scaling без retraining
3. **Randomized agent pools** — обучение на рандомизированных пулах агентов позволяет effective adaptation к arbitrary sets — meeting любых user requirements без fine-tuning