EvoIn：把进化出的决策流程内化进Agent模型

Shihan Dou等作者提出智能体微调框架EvoIn，先分析执行轨迹，进化并验证新的决策流程，再把改进后的推理轨迹改写为自包含形式来微调模型，使模型在推理时无需进化后的harness也能保留改进的决策能力。 作者报告，在多项基准上，EvoIn将域内通过率提升10.9个百分点、域外提升9.2个百分点，内化的决策流程可泛化到未见任务，在另一模型家族上也表现出一致提升。上述效果均为作者在论文中的报告。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。