arXiv · cs.AI· Wentao Zhang·· 18 天前精选AI 评分54
AgentEvolver 论文提出任务执行中的系统级自进化方法
AgentEvolver: System-Wide Self-Evolution Through Task Execution
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Wentao Zhang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.11613v1
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AI 导读
论文提出 AgentEvolver，一个在基础模型保持固定的情况下，通过任务执行发展可复用能力的系统，八类实体经统一版本化生命周期接受修订。团队报告在 SWE-bench Pro Public 上取得 82.08% 解决率，超过其报告的无进化基线；六个应用案例显示能力保留到后续网站、游戏和研究任务，同时也记录了未完成目标和不成功策略。
推荐理由
论文在固定基础模型的前提下把任务经验转为可复用组件，并如实记录未完成目标，便于读者评估自我进化系统的真实边界。
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