Argus 智能体运行时：不改变权重实现长程推理自我进化

imjustnewatai · x · 2026-08-07

针对长程推理任务，最新论文提出了 Argus——一个持久化、可自我进化的智能体运行时。系统内置 Manager、Planner、Engineer 和 Reviewer 等角色，在持久的项目状态上执行受限任务。

Argus 的核心在于：模型权重保持固定，自我进化完全通过运行时状态和控制策略来实现。只有通过角色审查和任务验证后，记忆、技能、程序和失败路径才会被系统接纳。在 SWE-Bench Pro 测试中，Argus 取得了约 78% 的成绩，远超直接 Copilot 的 59%。经过验证的自我进化后，成熟阶段的单任务 token 消耗和耗时比初始阶段下降了 15% 到 21%。