CMU教授开源Agent框架Motus，多模型编排SWEbench跑到79%且成本减半

　　消息，4 月 15 日，据 动察 Beating 监测，卡内基梅隆大学计算机科学系教授 Dimitrios Skarlatos和 Zhihao Jia创办的 AI 基础设施公司 Lithos AI 开源了 Agent 服务框架 Motus，Apache 2.0 许可证。团队由 CMU 和斯坦福研究人员组成，成员有 AWS、谷歌、Meta 和英伟达的生产基础设施经验。 Motus 的核心思路：不同任务适合不同模型，与其始终用最贵的前沿模型跑所有步骤，不如让系统从生产运行的轨迹中学习，自动把不同子任务路由到最合适的模型。当前 Agent 部署后是静态的，提示框架、模型和上下文策略固定不变，Motus 则从每次运行中提取任务成功率、延迟和成本信号，持续优化。 据 Lithos AI 官网数据，在 SWE-bench Verified 上，Motus 多模型编排达到 79% 准确率，高于 Claude Opus 4.6 的 75.8% 和 GPT-5.3-Codex 的 72.6%，成本不到单用 Opus 的一半。在 Terminal-Bench 2.0 上，准确率从 Opus 的 64% 提至 80.1%，成本同样约减半。框架还会根据具体工作负载调整上下文记忆策略，并自动检测可并行执行的步骤来降低延迟。 Motus 不绑定模型提供商，支持 OpenAI Agents SDK、Anthropic SDK、Google ADK 及纯 Python 构建的 Agent，提供 Claude Code、Codex 和 Cursor 插件，一条命令本地部署或推送至云端。早期预览阶段免费提供算力。