微软 ScholarsEvolve:让 Agent 读论文自我进化,AppWorld 完成率 69%→81.4%
bendee983 · x · 2026-10-22
- 微软与 UCSB 研究者发布 ScholarEvolve,一个「自我改进 agent harness」框架:无需重训模型,让 agent 通过消化新论文来升级自身运行框架。
- 工作流:agent 在目标任务上收集轨迹→失败审计并归类失败模式→把失败转化为研究问题→检索相关论文与代码实现→按 harness 的五大模块(Tool/Context/Skill/Memory/Workflow)做主题聚类与排序→生成「研究驱动的变异蓝图」。
- 进化过程采用类似遗传算法的 Mutation→Selection→Crossover 循环:每个模块生成多个候选变体,评估后择优,再做模块级交叉组合,并带回归检查确保不损害既有能力;有迭代预算与性能收敛两种停止条件。
- 效果:据 VentureBeat 报道,该方法把 Qwen 在 AppWorld 上的任务完成率从 69% 提升到 81.4%。作者认为这突破了现有 harness 优化受限于骨干模型内部知识的瓶颈。
所属事件:微软 ScholarEvolve 让 Agent 读论文自我进化(2 条相关)→
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