DrugHarness: An Evolvable Agent Harness for Computational Drug Discovery
DrugHarness：可进化代理框架用于计算药物发现
🧭 Agent 技能进化 · 科学执行
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory · China Pharmaceutical University · University of the Chinese Academy of Sciences · Shanghai Jiao Tong University · Westlake University
通过条件技能归纳与独立审核，构建可进化的科学代理框架，显著提升分子筛选与优化能力
📌 工作参考价值（4 点）
- 可借鉴“技能库+独立审核”机制：从执行轨迹和结果反馈中归纳候选策略，由独立 review agent 做来源核验与定向试跑后入库。在电商推荐 Agent 中可先由 critic LLM 评估新策略，再利用历史日志或小流量实验验证，避免噪声策略直接上线。
- 为技能绑定可观察的适用条件（applicability conditions），仅在满足条件时激活。推荐场景中可将策略与用户群、场景、上下文绑定，避免全局误用；类似规则引擎中的条件触发，但由 LLM 自动归纳条件。
- 环境保留候选、结果、产物的关联 lineage，便于回溯和提炼技能。推荐系统可构建“推荐轨迹-用户反馈-候选集”的 lineage store，用于策略诊断、归因和持续优化。
- 分离“执行”与“技能审核”两个角色，防止自我强化偏差。在推荐 Agent 中设置独立策略评估器，对生成的新策略做验证后再上线，能降低风险并提高策略质量。