DarwinX: Evolving Agent Harnesses Through Natural Selection
DarwinX：通过自然选择进化 Agent 外壳
🧭 Agent 群体选择与 harness 进化 ★ 深度解读
Salesforce AI Research · Salesforce Agentforce
冻结模型下把 Agent 自改进变成对 harness 变体的群体选择，用保留-扩展契约和档案重组，在四个基准平均提升约 17 个点
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告/搜索的 Agentic 产品中，可以冻结 LLM 只进化 harness（prompt、tool、skill、control flow），用 preserve-and-extend 契约做上线门禁：只接受新增能力且回归有界的编辑，避免推荐或 query 改写质量出现全局抖动。
- 保留档案中的弱势变体而非只留单最优：不同 specialist 可能分别擅长 query 推荐、商品推荐、多轮对话等子任务，merge 互补变体可覆盖更多场景，类似多策略/多智能体协作。
- 把失败轨迹、teacher 演示、自身 pass/fail 对比三种信号统一成 harness 编辑接口；业务中可用人工标注的 good/bad case 或用户反馈作为 teacher/failure 信号，不微调模型，降低迭代成本和风险。
- Agentic 推荐系统评测噪声大，用 avg@k 和 preservation probe 确认而非单次 lucky rollouts，可避免假阳性、防止过度优化某个子集。