@omarsar0:又一篇好论文。关于代理工具箱的益处这一发现很有趣。
摘要
一篇论文探讨了代理工具箱与模型对代理行为的贡献差异,将轨迹压缩成一个紧凑的有限状态机,并在十二个数据集上进行了验证。
又一篇好论文。关于代理工具箱的益处这一发现很有趣。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/08/27 19:31
又一篇好论文。关于代理框架(agent harness)优势的有趣发现。
DAIR.AI (@dair_ai): // 从代理行为轨迹生成的自动机 //
你的代理行为中,多少来自模型本身,多少来自围绕它构建的框架?
新研究将整个代理行为轨迹语料库压缩成一个紧凑的有限状态机。在十二个公开数据集上的实验表明…
相似文章
@omarsar0:强烈推荐。我经常声称构建agent harnesses有巨大的alpha收益。结果发现harnesses是组合…
讨论了agent harnesses作为组合通用器的概念,用于模型中扩展泛化能力,并引用了RLM harness。
@omarsar0:Microsoft 及其合作者发表了一篇关于演进智能体框架(agent harness)的新论文。从已发表的研究中演进框架是一个非常棒的想法——这也是我过去几个月一直在测试的方向。
来自 Microsoft 和 UCSB 的研究人员提出了 ScholarEvolve 框架,通过挖掘已发表的 AI 研究中的改进策略来演进智能体框架,在模型保持不变的情况下,在 AppWorld 和 Tau2-Bench 上取得了显著提升。
@omarsar0: 令人印象深刻的论文,展示了工具对编码智能体结果的影响有多大。工具确实在智能体所获得的内容中扮演了重要角色……
本文介绍了ReFigBench,这是一个用于评估编码智能体将科学图表重建为可编辑PowerPoint幻灯片的基准测试,表明工具对不同模型家族的性能有显著影响。
我分析了246个代码仓库和57篇论文,关于AI代理框架。以下才是实际有效的做法
对246个开源仓库和57篇关于代理框架的论文的分析,突出了最佳实践,如人工编写上下文、限制工具和增量测试,以提高AI代理的性能。
@omarsar0:大家,构建你自己的框架。这是来自NVIDIA关于自进化代理框架的绝佳论文。(收藏它…)
论文介绍了SoL-Pi,一种自动化框架发现方法,可将token使用量减少近一半,并将API成本削减约三分之一,同时在基准测试中保持性能,使用诸如GPT-5.6 Sol和Opus 5的模型。