AutoFyn：非参数专家迭代智能体框架
原文标题：AutoFyn Technical Report: Non-Parametric Expert Iteration for Long-Horizon Agents
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AutoFyn是一个受专家迭代算法启发的智能体框架，通过更新持久状态而非模型权重来适应冻结模型。在每轮中，编排器探索多种方法，验证器提供客观奖励并蒸馏到持久状态。在2026年国际数学奥林匹克六个新问题中，AutoFyn使所有模型得分高于其提供商的编码智能体，并在Spider 2.0 dbt基准上构建了排名第一的智能体，还发现了多个开源项目中的漏洞。
- 问题
- 冻结模型难以持续适应新任务，微调权重成本高且不可复用。
- 方法
- 受专家迭代启发，用验证器奖励更新持久状态（记忆文件、报告、仓库状态）而非模型权重。
- 结果
- 在 2026 年 IMO 六道新题上所有模型均超过其厂商自带编码智能体；Spider 2.0 dbt 排名第一；产出 16 个维护者确认的漏洞公告。
- 影响
- 不改权重也能持续提升智能体表现，为低成本、可审计的智能体工程化提供可行路径。
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AutoFyn不改模型权重、只更新持久状态，在2026 IMO六道新题上让所有模型超过其厂商自带编码智能体。
- •框架受专家迭代启发，每轮从全新模型会话开始，只通过持久记忆文件、报告、仓库状态等显式接口注入信息
- •轮内由编排器探索多种方案，任务验证器提供客观奖励并蒸馏回持久状态
- •在2026年国际数学奥林匹克六道新题上，每个有提升空间的模型得分都高于其提供商的编码智能体
- •在Spider 2.0 dbt基准上构建出排名第一的智能体
- •已在Next.js、MetaMask、pnpm、Warp、LiteLLM、Langflow、Open WebUI等项目中产出16个维护者确认的漏洞公告
为什么重要：它给出了一条不微调、靠验证奖励与持久状态提升冻结模型能力的路径，对无法承担训练成本却要做强智能体的团队有借鉴意义。
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