AutoOnboarder：自主适配 LLM 智能体的系统
原文标题：AutoOnboarder: Autonomously Onboarding LLM Agents
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研究者提出 AutoOnboarder，让智能体在「Onboarder」编码智能体监督下，迭代调整基础模型、提示词与 harness 源码，以提升性能并降低成本。在基因组测序预授权表单提交任务上，自主适配的智能体以最高 29 倍更低成本达到或超过 Gemini 3.5 Flash 基线。研究指出未来 Onboarding 系统需要更稳健的环境。
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AutoOnboarder 自主适配智能体，在基因组预授权任务上以最高 29 倍更低成本追平 Gemini 3.5 Flash
- •系统让智能体在「Onboarder」编码智能体监督下，迭代调整基础模型、提示词与 harness 源码，同时提升性能并降低成本
- •Onboarder 仅获得数十个示例，全部评测数据隔离在独立虚拟机以防泄漏
- •在基因组测序预授权表单提交任务上，自主适配的智能体以最高 29 倍更低成本达到或超过 Gemini 3.5 Flash 基线
- •结果并不稳定：智能体仍不完美，Onboarding 过程的最终性能差异很大
- •作者结论：未来 Onboarding 系统需要稳健环境，包括结构化思考接口、受控互联网访问与更宽的模型搜索空间
为什么重要：把「harness 导致智能体推理能力下降」作为问题起点，用自动适配替代人工调优，若成本优势可复现，将改变智能体落地的工程分工。
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