SelfSearch: Reward-Free Search for Self-Improving Agents
SelfSearch：自改进 Agent 的无奖励搜索
🧭 Agent 自我改进 · 无奖励搜索 ★ 深度解读
Graduate School of Data Science, Seoul National University
用历史自我改进轨迹取代下游评估信号，驱动 Agent 自我修改并提升任务成功率与执行效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 可将业务 Agent（如广告文案、query 改写、选品分析）历次自我修改的 reasoning、工具调用、失败与代码变更沉淀为可检索经验库；在没有线上收益或频繁 A/B 的情况下，先低成本迭代 scaffolding，再少量验证。
- 工程上把 runtime 与可编辑 agent repository 分离，固定推理设置、资源预算和轨迹记录，适合电商/广告场景中安全地让 agent 修改工具和规划器，保证可回滚。
- 借鉴双 lineage + 共享 episode records：capability 方向专注新增可复用工具，adaptive 方向专注失败恢复，避免单一改进路径过拟合，对工作流自动演化尤其有用。
- 优先建设“面向自我调试的可复用工具”，如带输出上限的 text search、line-range file viewing、call/result 关联；这些工具既能提升任务解决，也会在后续自改进中被复用。