CLEO为自托管LLM拟合最小Agent框架
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CLEO为自托管LLM拟合最小Agent框架
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AI 综述
Shai Nahum Gefen 等作者提出 CLEO 方法，为固定的自托管大模型拟合最小化智能体框架，而不改动模型本身。该方法只保留能提升准确率、且保持通用可审计的工具、护栏、记忆策略与循环组件。 作者报告，在留出数据集上 CLEO 框架通过率为 83.8%，与最强的开箱即用 Claude Code SDK 基线相差 1.2 个百分点，而规模小两个数量级。
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最新进展11月4日 13:00
CLEO：为自托管 LLM 拟合最小化智能体框架，而非优化模型本身报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv cs.CLCLEO：为自托管 LLM 拟合最小化智能体框架，而非优化模型本身
CLEO 是一种为固定的自托管 LLM 拟合最小化智能体框架的方法，只保留能提升准确率且保持通用、可审计的工具、护栏、记忆策略与循环组件。在留出数据集上，CLEO 框架通过率达 83.8%，与最强的开箱即用 Claude Code SDK 基线相差 1.2 个百分点，而规模小两个数量级。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。