Evolver 框架复用 Agent 轨迹，成功率提升 4.4 个百分点省 24% token
omarsar0 · x · 2026-11-09
EvoMap 团队发布 Evolver 框架（arXiv 2611.07595），把 agent 探索过程中产生的瞬时执行轨迹，转化为可持久复用的「程序性经验」，且完全不改动模型参数。
核心机制：
- 经验以结构化的「Gene」资产存储
- 探索时采集 Gene，任务开始时检索相关的 Gene，并根据反馈迭代修订
- 可叠加在现有 agent harness（如 Claude Code、Codex）上
实验结果：在 Terminal-Bench 2.1、SWE-bench Multilingual、SWE-rebench 和 GAIA 四个基准的 320 组配对执行中：
- 任务成功率从 83.13% 提升到 87.50%（+4.38 个百分点）
- 单次执行 token 消耗下降 24.24%
- 在 265 组两种条件都成功的配对中，token 消耗仍降 17.57%，说明效率收益独立于成功率提升
作者指出，这与 Skills 等文档导向的复用方式不同，紧凑的控制型 Gene 表示在经验复用与迭代精炼上更有效，是 harness engineering 中「无需改参即可积累知识」这一重要模式的代表性工作。
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