聪明 Agent 四套路 和 人肉学习
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nVIDIA 联合 NTU，MIT 联合研究了一项关于 Agent harness 自我提升的 研究 ，项目叫 SoL-Pi ， Scaling Auto-Research Loops for Efficient Agent Harnesses 让 Research Agent 自动发现 Harness 里的 Token 浪费，再通过大规模实验筛掉无效改法。把结论再放进大量环境中反复测试。整个探索一共 152 个候选方向，分成 context、progress、tools、delegation、prompt/policy、improvement/evaluation 六类，然后把这些想法扔进大量相互隔离的 research lineage 里，让 agent 自己观察 trajectory、提出机制、实现、review、跑实验、继续修改。最终用了 535 个可执行搜索环境，其中 495 个来自 GitHub issue-PR pair，40 个是 verifier-driven synthetic tasks；论文说总共跑了 3000+ 次实验和 60000+ 次 agent-environment interaction 最后真正留下来的精华，只有 4 大机制： Action Fusion：把“修改文件”和紧接着的测试/运行命令融合进一次 tool request。典型情况从 3
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