研究提出可复现评测框架，用于生产智能体的提示压缩
原文标题：Reproducible Evaluation as the Substrate for Safe Prompt Compression in Production Agents
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一篇 arXiv 论文提出面向生产对话智能体的离线可复现评测框架，可在后端数据变化后按需重新生成基准。作者将该框架作为 GEPA 提示优化的适应度函数，并加入正确性门控防止奖励作弊。在商户侧生产智能体上，正确性门控压缩使提示面缩小 3.5%-7.6% 且不损害留出任务正确率。
- 问题
- 面向实时企业数据的对话智能体评测会随后端变化失效，基准易过时。
- 方法
- 离线可复现评测框架，可按需重生成基准，并作为 GEPA 提示优化的适应度函数，加正确性门控防奖励作弊。
- 结果
- 商户侧生产智能体提示面缩小 3.5%-7.6%，留出任务正确率不降，跨三个模型族一致，其中一个正确率提升。
- 影响
- 提示压缩可安全落地生产，且提供防过时的评测方法，降低智能体迭代成本。
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