ARC-AGI-3 攻略：构建自学习 Agent 的关键设计
GregKamradt · x · 2026-08-27
Shashank 分享了在 ARC-AGI-3 基准上的实验经历，该基准通过无指令视觉游戏测试系统的交互推理能力。文章指出，仅靠基础模型表现不佳（会产生幻觉、忘记发现），高分离线方案通常依赖复杂的“Harness”设计：
- 结构化状态：将游戏状态结构化展示给模型
- 外部记忆：在提示词之外保存经验
- 代码与搜索：允许模型在行动前使用代码和搜索
- 动态优化：保存有效的子程序或委托任务
结论是，虽然更强的模型和推理时间依然最可靠，但构建真实 Agent 需要这些外部工程支撑。
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