arXiv · cs.AI· Sergey Rodionov·· 11 天前AI 评分42
研究解析：脚手架为何仍能提升环境无关编码智能体表现
Improving Environment-Agnostic Coding Agents: The Role of Scaffolding
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Sergey Rodionov
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.22289v1
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AI 导读
一项研究用 Codex 智能体在 ARC-AGI-3、AGI Maze 和 Terminal-Bench 上对比两种几乎相同的提示词变体，仅改动一条“报告困难并交还控制权”的指令即可提升前两个环境的平均分。但即使搭配 GPT-5.6-sol，通用智能体仍低于 ARC-AGI-3 专用参考方案，把 reset 决策交给脚本控制器可挽回部分差距，额外教程经验反而可能降低 AGI Maze 表现。收益同时带来更高的 token 成本，作者发布了 EnvTraverse 框架与基线智能体。
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