[AI]《Meta²: Precomputing Reusable Knowledge for Online Harness Evolution in Long-Horizon Agents》L Yuan, Y Cai, W Liu, S Yang… [University of Maryland & University of Washington] (2026)

在智能体领域，动态修正脚手架是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于离线僵化与在线盲测，本质原因是误固化实体配置而非干预规则。

本文的核心洞见是：把架构优化重新看作提炼元技能的过程。由此，离线榨取成败规则，在线冻结指导局部修改这一关键操作使问题得以解开。

这项工作真正留下的遗产是预判干预知识的范式。它为后来者打开的新门是脱离事后反馈的进程纠错，但尚未跨过的门槛是轨迹对比难定单次因果。

arxiv.org/abs/2611.05139 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#