伯克利博士生提出「遗忘即探索」：agent 记太多会停滞优化
CShorten30 · x · 2026-11-02
Weaviate 播客第 149 期邀请 UC Berkeley 博士生 Shangyin Tan 讨论「Scaling Discovery requires Forgetting」：长期运行的优化器在 agent 记忆过多时会停滞，适度遗忘能让其重新探索。
核心内容：
- 故事从 GEPA 及其继任者 optimizeanything 讲起，把提示词优化扩展到代码、GPU kernel 和 agent harness；
- Shangyin 指出提示词和 harness 本质是泛化测试，而单个 kernel 是纯优化——这解释了优化算法如何从模型扩展到代码；
- 用 GEPA、Autoresearch、Meta-Harness 作为 optimizeanything 后端跑长会话时，几小时后全部进入平台期：随会话增长，agent 从编辑数百行代码退化到只改五六行。
所属事件:伯克利研究称Agent定期遗忘记忆可大幅提升探索优化效果(3 条相关)→
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