Mosaic：多会话智能体强化学习方法

Mosaic 提出多会话智能体强化学习方法与 critic-free 分层优化，在 BrowseComp 上以 Qwen3.5-4B 验证，在 context compaction 与 subagent forking 两类场景下均优于广播基线，且平均使用更少会话。其轨迹级融合会话使用信号、会话级按边际贡献调整优势的机制被视为后续多会话智能体 RL 的潜力方向。