训练整个 Agent：策略与 Harness 联合进化
🧭 Agent 训练 · RL 联合优化工具/hooks
Zhejiang University · LIGHTSPEED · Independent Researcher
HarnessAdapt-RL 在强化学习中同时训练策略模型与工具/hooks，显著提升 coding agent 的 pass@1
📌 工作参考价值（4 点）
- 搜索/推荐 Agent 训练不应只更新 LLM 参数，可将工具描述、hooks、检索接口等视为可学习组件，在 RL 中与策略共同迭代；尤其适合电商 Agent 中 API 调用、query 改写、商品召回等工具链的联合优化。
- 借鉴其变更接受条件：每个工具/hook 变更只有在离线评估中提升 pass rate 或可训练率且不降低另一方才保留。业务上可对应“商详页点击率/转化率提升，同时训练样本有效率不下降”的门控机制。
- 任务特定的机制级技能可由 frozen teacher 生成，训练时注入引导，上线前移除，降低部署复杂度，同时保留策略泛化增益；适合将专家规则或人工 SOP 转化为训练期辅助信号。
- 对反复出现的交互问题（如失败重试、上下文截断、工具返回格式错误）可进化 tools/hooks 而非硬编码，并让策略学习与新 harness 协调，避免过早冻结早期版本的优化陷阱。
CoWorld Reasoner：以可进化视频世界模型工具链驱动智能体多模态推理
🧭 Agent 多模态推理 · VWM 工具进化
The Hong Kong Polytechnic University · Hangzhou Diagens Biotechnology Co., Ltd
Agentic 框架将视频世界模型作为统一视觉推理引擎，通过可进化 tool/skill 动态生成视觉证据，多基准相对提升 11.8%–13.0%
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商多模态商品理解中，可借鉴「视觉想象作为额外证据」范式：对只有单图/短视频的商品，用世界模型生成多角度、场景变化或使用过程片段，作为 VLM 推理补充输入，降低对完整 3D/视频采集的依赖。
- 采用「工具 + 技能」双层 harness 控制生成行为：把生成模型封装为多个视觉操作工具（如视角合成、时序补全），用结构化 skill 描述指导 LLM 决定是否/何时/如何生成，避免固定 pipeline 只做单一想象形式，适配标题生成、详情页卖点抽取等多任务。
- VLM-VWM Harness Co-Evolution 的思路可直接迁移到推荐 Agent 的 tool/prompt 迭代：记录执行失败/低质量输出，用反馈让 LLM 修订工具描述、技能文档和调用代码；模型权重冻结，可以低成本持续优化线上 Agent 的视觉工具链。
- 在搜索/推荐多模态评测中，该方法提示：对需要时空/因果推理的任务，单纯 VLM 直接推理不足，应加入生成型证据接入和 agentic 调用框架；业务中可先在商品视频问答、用户上传视频审核等任务上试点世界模型辅助取证。