研究人员引入了一个新颖的框架，以实现现有“LLM + 脚本”工作流的自我演进，解决了当前系统的静态性质。该方法提供了一条可逆的迁移路径，将遗留工作流重构为可适应、类型化和可审计的阶段。一个关键组成部分是三层可转换性分类法，它被实现为一个路由阶段，用于评估工作流的适应性准备情况。 AI
影响 使现有的 LLM 工作流更具适应性和自我改进能力，填补了当前 Agent 研究中的空白。
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了 LLM 工作流适应的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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