论文
AutoFyn:长程Agent的非参数专家迭代
AutoFyn Technical Report: Non-Parametric Expert Iteration for Long-Horizon Agents
摘要
我们引入了 AutoFyn,这是一种受专家迭代算法启发的智能体工具,通过根据经过验证的奖励信号而不是模型权重更新持久状态来适应多轮冻结模型。每轮都从新的模型会话开始,并且仅通过显式接口(例如持久内存文件、报告和存储库状态)重新引入持久信息。在一轮中,协调者与专门智能体一起探索、计划和构建许多替代方法,而基于任务的验证者则验证工作并为衡量进度提供客观奖励。该奖励被提炼回持久状态,从而更新下一轮的有效策略。在这份技术报告中,我们形式化了这个循环并描述了它的持久状态和验证接口。然后,我们展示了它在三个领域的用途,即奥林匹克数学、数据科学和网络安全。在 2026 年国际数学奥林匹克竞赛的 6 个新题中,每个模型在 AutoFyn 下的分数都有提高的空间,比在其提供商自己的编码智能体中的分数更高。 AutoFyn 还在 Spider 2.0 dbt 基准上构建了排名最高的智能体,并在此 http URL、MetaMask、pnpm、Warp、LiteLLM、Langflow 和 Open WebUI 中生成了价值 16 美元的维护者确认的漏洞报告。