RobustSGPO：面向智能体框架演化的搜索空间控制
原文标题：RobustSGPO: Search-Space Control for Agent Harness Evolution
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论文针对语义梯度提示优化（SGPO）在编辑范围与操作选择上缺乏明确规则的问题，提出 RobustSGPO，明确请求的编辑、构建并检查补丁，并从当前方案或保留快照继续搜索。在 AgentX 头脑风暴工作流上以120个任务、95次运行、7350次候选尝试评估权限调度、累积控制与任务族迁移。结果显示周期式1→2→3调度优于固定最大权限，RobustSGPO 将30个留出任务完成率从60%提升至80%，测试质量从3.77升至4.14。
- 问题
- 语义梯度提示优化在编辑范围与操作选择上缺乏明确规则，搜索不稳定。
- 方法
- 明确请求的编辑、构建并检查补丁，并从当前方案或保留快照继续搜索，配合权限调度与累积控制。
- 结果
- 30个留出任务完成率从60%提升至80%，测试质量从3.77升至4.14；周期式1→2→3调度比固定最大权限高0.28分。
- 影响
- 为智能体框架自动演化提供可执行的搜索空间控制策略，可直接用于提示与工作流自动调优。
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