Agent优化器会复合吗？基于Terminal-Bench 2.0的持续学习评估
评分
78揭示了一次性评估的陷阱并提出了复合增益的实证证据，对Agent社区有高信息增量。
实验设计对比充分，结果清晰，论证逻辑严谨，质量上乘。
对实际部署Agent的持续优化有直接指导意义，但方法复杂度可能较高。
论文为最新预印本，持续学习与Agent优化是当前热点，时效性强。
arXiv预印本，实验细节公开，可复现，且来自可靠研究机构（推测为学术界）。
基础分 86.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 78
精选线 70已入选精选
精选理由
论文实验设计严谨，发现了现有方法在实践中失效的核心原因，并为Agent持续优化提供了可复用的技术路径。
AI 点评
「这篇论文直击了当前Agent优化评估的最大盲区：一次性测试无法反映真实世界的持续变化。如果你正在构建或部署长期运行的Agent系统，这篇文章值得仔细阅读——RELAI-VCL的回归控制思路可能会成为后续设计的标准组件。对于AI研究者而言，论文的实验对比和发现问题的方法论也很有启发。」
速览
这篇论文质疑了当前Agent优化方法仅在静态基准上一次性评估的做法，提出了持续学习场景下的两阶段评估框架。在Terminal-Bench 2.0的困难任务上，作者比较了GEPA、Meta Harness和RELAI-VCL三种优化方法。结果显示，只有RELAI-VCL通过内置回归控制实现了优化收益的复合，在新任务上既能正向迁移又能持续提升，终身平均通过率达到76.4%，远超基线和其他方法。
- 现有Agent优化方法多在静态基准上一次性测试，忽略了实际部署中任务持续出现的场景。
- 论文提出两阶段持续学习评估，检验优化收益是否在新任务上复合。
- 实验发现，只有引入回归控制的RELAI-VCL方法能同时实现正向迁移和持续提升。
- RELAI-VCL的终身平均通过率达76.4%，而GEPA和Meta Harness均低于基线或无法进一步优化。
正文
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