研究人员观察到，虽然自我改进代理在长时限任务方面显示出希望，但更强的AI模型并不总是能带来更好的代理性能。这表明代理中自我改进的有效性可能取决于原始模型能力之外的因素，可能涉及特定的训练方法或代理架构。 AI
影响 强调代理性能可能不会随着模型大小线性扩展，这表明需要采取细致的方法来开发代理。
排序理由 该项目是对AI研究发现的评论，而不是主要的发布或重大的行业事件。
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Very good advice on self-improving agents. (bookmark it) This is something I am seeing in my own experiments with coding agents and harnesses for long-horizon tasks. What I have found is that stronger models do not always evolve better agents. The current believe in https://t…