Mara Chain: Rethinking Failure as a Stepping Stone for AI System Auto-Evolution
Mara Chain：把失败候选转化为 AI 系统自进化的垫脚石
🧭 Agent 自进化 · 失败驱动优化 ★ 深度解读
Ant Group · Beijing Intelligent Game and Decision Lab · Beijing Defense Innovation Institute
保留被拒候选并做链式细化，在技能、harness 与检索管道优化上大幅提升样本效率与最终性能
📌 工作参考价值（4 点）
- 在 LLM 驱动的 prompt/skill/harness 离线优化中，不要直接丢弃未达阈值的候选；保留其 rollout 日志、错误分析、变更历史，用深度受限（如 d=5）的链式 refine 沿同一 lineage 继续改，尤其适合长链路、失败模式顽固的任务（如 query 改写、RAG 检索管道、多步 agent workflow）。
- 候选池管理上，用 per-instance Pareto 支配过滤保留互补性强的候选，再用 Top-N 按平均验证分数截断，防止高维 pass/fail 指标下候选池无限膨胀；N 建议取 3 或更小。
- 工程实现将全部 rollout 原始数据、分数、分析和 changelog 落盘为 filesystem-backed memory；proposer 的 analyze 阶段读原始记录，mutate 阶段读压缩后的 analysis + changelog，避免长上下文和原始数据污染。
- 设计 artifact schema 时，为不同表示（prose < script < extension）设置可靠性先验，当证据显示修改被绕过时，引导 proposer 升级到更高可靠性的表示（如把自然语言提示改成可执行脚本），使优化产物可控、可执行。