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本文提出了TEAL框架，通过Explorer与Critic两个智能体，在无标签条件下为数据湖分析的编码智能体自动构建并优化可复用工具库；同时引入TEAL-Q生成合成问题，在KramaBench和LakeQA上，显著提升了多个Worker LLM在紧凑步数预算下的表现。
HarnessAdapt-RL 联合训练编码策略并自适应调整其评估框架（harness），通过机制级技能和不断演化的工具，在 9B 基座模型上将 SWE-bench 各变体上的 pass@1 相比 GRPO 最高提升 12.6 个百分点。
CoWorld Reasoner 是一个利用视频世界模型作为灵活视觉推理引擎的智能体框架，通过引导视觉想象和工具协同进化，使视觉-语言模型在七个时空推理基准上取得显著提升（如 MMSI 相对提升 11.8%、ERQA 提升 13.0%）。