长程智能体

图7长程智能体能力的训练管线：以架构底座为基础，通过数据与环境合成、预训练、微调、强化学习、在线策略蒸馏和自进化，将运行时能力逐步内化进模型

基于上述挑战，本综述提出的核心论点：“长程智能体能力”是系统级能力，它源于外部“脚手架工程（HarnessEngineering）”与内部“模型优化（ModelOptimization）”的协同演进。

图2长程智能体研究全景：外部脚手架工程与内部模型优化共同进化

图5长程智能体研究的统一分类框架：从演化、Harness、模型优化和应用，延伸至开放前沿

在梳理既有工作之外，我们还提炼若干将定义下一阶段长程智能体研究的新兴方向。

理解长程智能体的关键是把视线从模型单体移向由模型与Harness共同构成的完整系统。

随着智能体系统不断成熟，长程智能体仍将是一个核心而开放的问题，并很可能在构建稳健、通用、持久的人工智能中发挥决定性作用。