ARCANA：面向ARC-AGI-2推理的反思式多智能体程序合成框架

我们提出ARCANA，一个在严格测试时与硬件约束下求解ARC-AGI-2任务的协作多智能体框架。ARCANA把每任务分解为迭代的感知、假设生成、符号执行与反思精炼：感知落地智能体从原始网格构建以对象为中心的场景图；潜程序策略提出多样的DSL程序；符号执行器在演示上验证候选；反思智能体为下一轮综合失败驱动的反馈。这些智能体经共享可微分黑板通信，由学习的元控制器调度。该设计结合结构化程序搜索与自适应多轮纠错，在具有挑战性的抽象变换任务上提升推理效率与解质量。