SoL-Pi: Recursively Scaling Auto-Research Loops for Efficient Agent Harness
SoL-Pi：递归扩展自动研究循环，打造高效 Agent Harness
🧭 Agent harness 层 token 效率优化
NVIDIA · NTU · MIT
在 harness 层递归搜索自动研究循环，保留四种 token 效率机制，性能不变但成本降约三分之一
📌 工作参考价值（4 点）
- 上下文压缩可迁移到多轮推荐 Agent：Online Context Compact 与 Evidence-Preserving Reducer 的思路能直接用于电商对话推荐或搜索 Agent 的长对话历史管理，保留关键商品/用户意图证据，削减冗余交互，降低推理 token 与延迟。
- Action Fusion 减少工具调用开销：在 Agent 需要多次调用商品检索、库存查询、价格比较等 API 时，将多个小操作合并为一次批量执行，可以显著减少重复上下文注入，节省成本；对广告投放 Agent 的多步出价查询也有参考价值。
- ObservationPack 打包观测结果：让 Agent 一次接收多个工具返回的结构化摘要而非逐条处理，可以提升上下文利用率，适合高吞吐的搜索/推荐实时决策场景。
- 递归自我改进的 harness 搜索思想：可以在业务 Agent 流水线上自动探索 token 效率优化配置（如提示压缩、工具调用顺序），用离线环境评估成本与效果，实现自动降本，不必手工调优。