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AI智能体有多聪明，很大程度看它外面那层壳，提示词、工具调用、记忆管理，全都包在不动的大模型外面。最近流行的做法是让这层壳自己提改进方案，自己挑着用，实现自动进化。谷歌团队发现，这样进化很容易走偏，训练任务上刷分刷得很高，换到没见过的任务上分数就大幅缩水。他们提出一套带约束的新方法，限制每一轮能改多少，还专设一个角色，剔除太小太贵没用的改动。结果在八个测试集里，训练那一侧最多多拿十四分，完全陌生的测试集最多也能多拿四点七分。改出来的壳还更省，运行时用的对话轮数少了三成。
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