JIT-Agent 论文：动态生成框架让小模型逆袭，成本降 36%
rohanpaul_ai · x · 2026-09-02
新论文《JIT-Agent: Scaling Harness Intelligence via Just-in-Time Harness Evolution》提出了一种新方法：通过即时生成（Just-in-Time）特定的 Agent 框架（包含记忆、规划、工具调用等），让较小的模型在特定任务中击败更强的通用模型。
核心成果：
- 性能提升：配备 JIT-Agent 的 DeepSeek-V4-Flash 在 DeepSearchQA 上得分 85.1，显著高于 GPT-5.6 的 76.0。在 18 组对比中，所有 JIT 生成的框架都提升了底座模型表现，GLM-5.2 和 DeepSeek-V4-Flash 的平均得分分别提升 7.7 和 8.8 分。
- 成本降低：这并非依靠简单增加推理量。在与 Claude Code、Codex 等固定框架的对比中，JIT-Agent 在所有 6 个设置中实现了最低的 Token 使用量和 API 成本，平均比最便宜的固定方案低 36.0%。
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