Meta提出分支化自改进Agent harness优化方法

2026年10月2日，DAIR.AI 在 X 上发布消息称，Meta 提出 Mixture of Self-Improving Branches，一种分支化的智能体 harness 优化方法：将 Meta-Harness 式的单一搜索路径拆成多个分支，每个分支保留自身 harness 更擅长的开发用例、丢弃所有分支已解决的用例，并依据历史重写自己的提议策略，再由 router 在运行前为每个新输入选择某个分支的 harness。10月4日，Rohan Paul 在 X 上称，Meta、Duke 和 California Univ 的新论文提出将 Agent harness 搜索拆分为专业化分支、按任务路由到最佳分支的方法，在全部 4 个测试设置中超过 Meta-Harness。

AI 根据报道生成 · 22 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。