Exo 智能体运行时架构发布：可在运行中自我改进
原文标题：Exo: An Architecture for Self-Improving Systems at Runtime
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arXiv 论文提出 Exo，一种让智能体在持续工作过程中安全学习的运行时架构，把优化循环折叠进任务执行，使智能体可同时修改自身 harness 与策略。在开放世界游戏长程任务中，Exo 相比 Codex 与 Pi 降低模型成本 12-53%（迁移场景 45-82%），任务完成率持平；在 AppWorld 与 SREGym 上降低留出集成本 35-61%，并缩短任务时间与诊断时间。
- 问题
- 智能体 harness 手工设计难，自动化优化又依赖代表性数据和昂贵执行。
- 方法
- 把优化循环折叠进任务执行，智能体以可审查的代码改动同时修改 harness 与策略，并用受保护机制层管控。
- 结果
- 开放世界游戏长程任务中模型成本比 Codex 与 Pi 低 12-53%（迁移场景 45-82%），完成率持平；AppWorld/SREGym 留出集成本降 35-61%。
- 影响
- 智能体可在生产运行中持续自我改进并降本，为长程 agent 部署提供运行时架构参考。
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