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提出了一个全面的评估框架，用于语言代理中的持续学习，强调受控任务流和记忆设计分析，以更好地评估可复用经验和学习稳定性。
Adaptive Auto-Harness 是一个框架，用于在开放式任务流上部署的智能体系统的持续自我改进，通过状态性多智能体进化器、harness树和人工引导钩子超越基线。