arXiv · cs.AI · Zewen Liu, Zhan Shi, Yisi Sang, Bing He, Minhua Lin, Tianxin Wei, Dakuo Wang, Benoit Dumoulin, Wei Jin, Hanqing Lu · 8 小时前模型评分49
Adaptive Auto-Harness：面向开放式任务流的智能体系统持续自我改进框架
Adaptive Auto-Harness: Sustained Self-Improvement for Agentic System Deployment on Open-Ended Task Streams
导读
研究者提出 Adaptive Auto-Harness 框架，将持久演化工作区与可部署的 harness 分离，支持可互换的演化流程，用于在开放式任务流上持续提升 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce Adaptive Auto-Harness, a unified framework that separates persistent evolution workspaces from deployable harnesses and supports interchangeable evolution procedures.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org