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Do Agent Optimizers Compound? A Continual-Learning Evaluation on Terminal-Bench 2.0
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers tested whether agent optimization methods maintain gains when applied repeatedly to new tasks over time using Terminal-Bench 2.0.
- Pourquoi ça compte
- Matters for engineers deploying agents in production where continuous optimization happens as new failures and tasks emerge.
- Vigilance
- Only RELAI-VCL maintained and improved gains across optimization rounds; other methods either degraded or plateaued, suggesting most gains may not be stable.
- agent
Les patterns derrière cette actualité
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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