PAST-Bench：评估个人智能体递归自我改进能力的基准
评分
77首次系统评估智能体经验保留与自我改进的因果关系，填补了该方向的评测空白。
实验设计严谨，覆盖多模型多框架，并引入路径证据分析，结论可信度高。
开源基准和改进方法可直接用于个人智能体开发者评测与优化，实用性突出。
个人智能体自我改进是当前Agent研究的活跃前沿，该基准正切中热点。
来自arXiv预印本，尚未正式同行评审，但代码已公开，透明性较好。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
来源为arXiv论文，方法规范、覆盖模型与框架广，且基准与改进方法均已开源，实用性强。
AI 点评
「这篇论文最值得关注的是它没有停留在“有没有提升”的统计数字上，而是用路径证据拆穿了“假改进”的可能。对做Agent产品的人来说，Hermes+的五个干预点非常具体，尤其是替换过时状态那一步，几乎直击日常开发中记忆失效的痛点。PAST-Bench 后续如果被社区广泛采用，很可能成为衡量个人智能体学习能力的标准试金石。」
速览
递归自我改进要求智能体将积累的经验转化为更好的未来行为。个人AI智能体因跨会话保留偏好、任务历史、工具流程和习得技能，成为研究该能力的理想场景，但经验留存是否真正带来改进尚未被系统测试。PAST-Bench 基准通过26个场景、204个回合，在开/关经验保留的对照条件下，测试智能体在记忆、程序复用、信息收集和更新四类能力上的表现。研究覆盖7个基础模型和4个智能体框架，发现改进真实存在但不均衡。基于发现提出的 Hermes+ 通过五个定向干预提升了平均收益，并在替换过时状态的任务上效果最显著。
- PAST-Bench 设有26个场景、204个回合，采用相同条件下开/关经验保留的对照设计，隔离测试递归自我改进。
- 覆盖记忆、程序复用、信息收集和更新四类能力，评估7个基础模型和4个智能体框架。
- 发现智能体提升真实存在但不均衡，且相同涨点背后可能缺乏预期路径证据。
- 基于研究发现提出 Hermes+，通过五个定向干预平均提升经验收益，在替换过时状态任务上效果最强。
正文
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