任务
分类
轨迹
MetaAgent汇总多个任务的轨迹和评测证据，识别反复出现的问题，并提出对提示词、工具、技能、工作流或上下文管理的修改。
文章
方法
GEAR将Agent的自进化建模为一个元学习（Meta-learning）问题：从一批任务的执行经验中，改进解决后续任务的方法。
文章
执行
toolkitsforRSI：让开发者能够组合、替换和比较不同的进化策略，复用已有的任务执行、评测和版本管理能力。
文章
当研究者尝试新的采样策略、评测方案或多样性机制时，底层都需要并发任务执行、保存版本和管理证据。
文章
元学习
