PILOT in the Loop: Live Self-Improvement for Long-Horizon Agents
PILOT：长程智能体实时自我改进
🧭 Agent 多智体协作与实时自改进
AllSpark Team
提出 supervisor-worker 架构，通过 live steering 与 live self-evolution 实现长程智能体实时自我改进，显著提升成功率与 token 效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 将执行与监督分离（supervisor-worker），主 agent 实时 redirect/abort 子 agent，避免单一上下文注意力分散；在电商 Agent 工作流（自动选品、广告投放、客服）中可引入独立监督者角色，及时纠正长流程偏差。
- live self-evolution 将运行中暴露的失败模式蒸馏成可复用 skills/memory，形成经验沉淀；推荐系统中可将 bad case / 成功策略实时固化到知识库或 prompt 中，降低重复错误。
- 论文观察到输出 token 大幅下降（最多 47.4%），成功评估效率提升 110%+，说明 supervisor 及时中止无望执行可显著降低推理成本；线上 LLM Agent 可设置 abort 条件，提升 ROI。
- 方法基于 frozen backbone，无需修改模型权重，适合工程直接复用；可将 PILOT harness 抽象成通用 Agent 编排层，用于搜索推荐场景中的多步 reasoning / 工具调用。