EvoUndo: Recoverability-Constrained Self-Evolution for LLM Agent Harnesses
EvoUndo：LLM Agent 自进化的可恢复性约束框架
🧭 LLM Agent 自进化安全与恢复性验证 ★ 深度解读
Independent Researcher
提出 EvoUndo，将 witness 捕获、反事实验证、效应合约与分层恢复语言结合，使 LLM 自修改 harness 可验证回滚
📌 工作参考价值（4 点）
- 给业务里的自进化 Agent（自动改 prompt、改工具注册、改配置、改中间件）增加恢复性验证：每个 mutation 必须同时提交 witness capture 和 recovery program，并用 counterfactual states 做 round-trip 验证，不能只看 forward capability 提升。
- 把 effect contract 和运行时副作用 diff 引入 admission：未声明副作用直接拒绝，可防止自动修改静默污染线上状态；这对广告/电商 Agent 的配置、路由、工具热更新尤其有用。
- 恢复语言分层设计：L0 覆盖配置/prompt/路由/工具，L1 增加中间件顺序、listener、文件、socket 等结构化状态；诊断粒度不必越细越好——语言受限时给精确 state address 很关键，语言丰富时粗分类反馈在 gpt-oss-120b 上反而更优，可避免过度分解和序列倒置。
- 用 Wilson score LCB 作为小样本准入门槛，并隔离 hidden counterfactual 状态；发展集 OOD 增强会把误收率从 16.8% 压到 0%，但会损失约 15pp yield，需要在 precision-coverage 间显式权衡。