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AgentBrew 提出了一种无需训练的方法，将知识从强教师 LLM 代理蒸馏到弱学生代理，通过失败触发的反思循环和感知学生的合成来创建可执行的笔记，提高了编码、数学和工具使用任务的性能，而无需更新权重。