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交接税：LLM 智能体延续非原生轨迹的代价

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编码智能体中途换模需缴交接税：升级收不回一半质量差距且常不如重启，降档反而划算

Roy Ganz, Mor Shpigel Nacson, Adi Kalyanpur, Ron Litman 2026-08-27
LLM智能体 SWE-bench 实证研究 成本-质量权衡 模型切换与交接
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Metaⁿ：以涌现深度实现递归自我提升

👍 18

固定元操作Ω并递归作用于其自身输出，构建深度自增长、角色涌现的自我提升智能体栈

Zae Myung Kim, Young-Jun Lee, Seungyeon Jwa, Dongyeop Kang 2026-08-26
LLM智能体 元认知 程序合成 进化搜索 递归自我提升
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从智能体轨迹提取自动机：失败与下一步预测

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用无超参方法把智能体轨迹压成小型FSM，统一支撑下一步预测、失败预测与运行时监控

Seonglae Cho, Franklin Cardenoso Fernandez, Umar Mohammed, Zekun Wu, Kleyton... 2026-08-26
LLM智能体 工作流记忆 智能体安全监控 自动机学习 过程挖掘
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图工程：LLM智能体时代的系统智能构建范式

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提出图工程范式，用任务、智能体、运行时三类显式图结构把单体智能体组织成系统智能。

Yuyuan Feng, Zhishang Xiang, Chaobin Yang, Qichao Ma, Zerui Chen, Yujing... 2026-08-24
LLM智能体 图工程 多智能体系统 智能体编排 系统智能
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EnvHarness：唤醒静态环境的智能体学习定制层

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用可插拔组件包裹静态环境，按策略弱点自动定制训练环境，显著提升智能体学习

Chengsong Huang, Zifeng Wang, Rujun Han, Jun Yan, Yanfei Chen, Zoey CuiZhu,... 2026-08-21
LLM智能体 强化学习 智能体学习 环境定制 自动化课程
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