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Do Agent Optimizers Compound? A Continual-Learning Evaluation on Terminal-Bench 2.0
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers tested whether agent optimization methods maintain gains when applied repeatedly to new tasks over time using Terminal-Bench 2.0.
- Warum es zählt
- Matters for engineers deploying agents in production where continuous optimization happens as new failures and tasks emerge.
- Achtung
- Only RELAI-VCL maintained and improved gains across optimization rounds; other methods either degraded or plateaued, suggesting most gains may not be stable.
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- agent
Die Patterns dahinter
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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