AutoDesign：面向长周期智能体设计的元优化框架
评分
76提出新的元优化框架和PosterBench基准，对长周期智能体自改进方向有显著增量贡献。
方法设计完整，实验对比充分，包含多种配置和人工评测，论证严谨。
展示了低成本、高效率的自动化内容生成方案，对智能体系统落地有直接参考价值。
当前智能体自改进与自动化内容生产是热点方向，论文发布及时且前沿。
来源为arXiv预印本，尚未经过同行评审，但作者团队与基准设计呈现出较高专业水准。
基础分 84.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 76
精选线 70已入选精选
精选理由
该论文提出通用性强的元优化框架并配套大规模评测基准，结果具有说服力，对智能体研究和应用启发显著。
AI 点评
「这篇论文值得关注的地方在于它把'让智能体自我优化'从口号变成了可量化验证的框架，尤其用不到3美元的成本完成高质量海报生成，对资源有限的团队很有吸引力。对做Agent产品、自动化设计工具或内容管线的人，这套方法论很可能可以直接借鉴。」
速览
AutoDesign提出了一种元优化框架，通过代码智能体基于反馈递归改进模型-工具系统，实现长周期智能体设计的自举优化。论文聚焦学术论文转海报任务，构建含100篇论文的PosterBench基准。AutoDesign在PosterBench上得78.32分，超越闭源商业系统Claude Design 7.45分；在七种代码智能体配置下，集成学习到的DesignHarness平均提升12.4%。全自主循环中，40分钟内执行253次工具调用和11次编辑轮次，成本不到3美元，达到会议海报平均质量水平。系统盲测显示AutoDesign获得最高人类偏好。
- 提出AutoDesign元优化框架，利用代码智能体根据交互反馈递归改进模型-工具系统，实现长期自我提升。
- 构建PosterBench基准，含100篇论文主轨和10篇论文子集，覆盖五个学科。
- AutoDesign在PosterBench主轨获得78.32分，超过Claude Design 7.45分；学到的DesignHarness在七种配置中平均提升12.4%。
- 全自主循环40分钟、成本低于3美元完成253次工具调用和11次编辑轮次，人类评估达会议海报平均质量。
正文
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