北大×BIGAI 提出 ContinualSkillBench，首次系统回答「Agent 技能库能否自主进化」：五个领域各 100 个按难度与技能依赖排序的关联子任务，三回合协议让 Codex CLI 与 Claude Code 在执行-反馈-反思中自建技能。15 组模型-领域设置中 14 组顺序执行提升归一化奖励（整体相对 +16.9%），但关键对照实验揭示：纯 ICL（不维护显式技能）平均 0.605 vs 显式技能 0.602，几乎无差异——顺序收益大部分来自保留上下文与反馈适应而非可复用技能抽象；且弱模型（GPT-4o）堆积 384 个碎片化技能，远多于强模型（GPT-5.3-Codex）的 205 个。

深度精读HKUST(GZ)与清华大学合著的DataSpace基准：把数据智能体放进散落着数据库、CSV、长PDF与视频的异构工作区，要求其返回完整表格并通过确定性评测。410个跨语言任务、7439个工件、15.01GB规模下，六前沿模型×五智能体框架的最好成绩仅66.34%，换框架即拉差15.36点，视频证据与join是所有模型的共同短板。该基准同时是KDD Cup 2026数据智能体赛道的官方评测。

Risa（复旦大学）首次把稀疏 MoE 模型的原生路由轨迹用作软件 Agent 测试时扩展的’行为坐标系’：把每层每 token 的专家路由权重积分成路由指纹，探索阶段选与历史最不相似的候选（disagree to explore），写补丁阶段在同伴收敛处提交，跨尝试仲裁取’决策 token’上一致性最高者（agree to commit）。SWE-bench Verified 宏平均 44.9%→48.2%，跨家族迁移到 Qwen3.6 仍 +3.5pp——全程无需外部 judge、无需测试执行。

深度精读新加坡国立大学 COTA 论文——用一个 0.5B 的微型比较器干预 8B 到 284B 的 LLM Agent。核心思想是把干预任务从「评估动作绝对价值」降维成「判断两个动作哪个更好」：配对比较加上建设性建议，九组实验全部提升，Qwen3-8B 在 WebShop 上从 0.3960 涨到 0.5630；而绝对 Q 评分加强制执行的组合只有 2%-9%，两要素缺一不可。

NVIDIA 提出 ACES，把 Agent 技能从「扫描文档」推进到「活体配对评测」：同一任务在有技能/无技能两种条件下运行，唯一变量是目标技能是否可用，六指标差值即 Skill Lift。145 个技能上结构分与 LLM 评分相关性仅 Spearman ρ=0.14，94.5% 通过结构门槛的技能与活体 Lift 相关性近零（-0.018）；947 个配对案例显示平均复合 Skill Lift 为 0.2134，其中技能执行 +0.33、行为检查 +0.30 等过程指标贡献最大，且负 Lift 可区分「从未发现」与「发现但误用」两类失败——这是文档扫描永远看不到的信号。

深度精读 UIUC×Meta AI 合作论文 EvoHarness-RL（已被 LLA@COLM 2026 接收）：把长程智能体对外部 harness（记忆、工具、状态跟踪）的访问从提示词硬编码变成可学习的策略决策。通过 BPE 三态抽象（Belief/Progress/Experience）与四个元动作（track/commit/recall/note），配合教师轨迹 SFT 与代价感知 GRPO 两阶段训练，Qwen3-8B 在 ALFWorld 上从 ReAct 的 47.9% 跃升至 96.9%，逼近 Claude Opus 4.5；训练中还揭示“harness 退火”与“harness 演化”两个动力学过程。

LongWoF-Bench（EvoMap × 清华大学，778 个机器可验证长工作流任务）回答了一个技能资产化的核心问题：什么样的’经验’才值得复用？对照实验给出干净答案——‘验证器确认的执行经验’（Gene）在 7 个消费模型上稳定超越静态技能文档 8.7~15.5pp 且 token 更省；而没有经过验证器确认的’参考蒸馏’经验反而全面落后。经验的有效性来自’经过端到端验证的失败与修正信息’，而非表示形式。

深度精读阿里巴巴×浙大×北大×复旦合作论文 MerchantBench——首个通过 365 天订单级电商仿真评测 LLM Agent 长期连贯性的基准。基于 1688 平台 98,843 条真实商品记录与 26 个工具，8 个主流大模型在 48 次全年运营中无一接近人类：最佳配置（Qwen3.7-Max + Hermes）最终净资产仅为人类参与者的 27.3%。论文提出操作连贯性与战略连贯性双维分析框架，揭示『活动衰减』与『战略漂移』两类渐进性失败，并提出 SWR（持续窗口率）这一可诊断『高分掩盖停摆』的过程指标。

MobilePA-Bench（阿里巴巴通义 MAI Team）填补了移动端 Agent 评测的中间地带：不是像素级 GUI 操作、也不是离线函数调用，而是’有状态沙箱里的中央规划器’——212 个真实工具×13 领域的活数据库沙箱，原生注入权限阻断/缺参/实体歧义等环境摩擦，并把子 Agent 协作、个性化记忆、技能加载设为三维能力门。1705 个任务上 13 个前沿模型最高只有 75.52%（Claude-Opus-5），且各维度冠军分散在 4 个不同模型——移动端没有全能规划器，Memory 维度全员不及格（最高 64.63%）。

深度精读普渡大学 arXiv 2026 论文 ARTIC：自然语言工作流虽然给智能体提供了软件式接口，但数据依赖隐式、长分支指令难跟随，执行不可靠。ARTIC 把 NL 工作流编译为每步声明读写工件、约束门控产出、显式控制转移的形态，用约束优化精化高风险步骤，再以局部义务分解加场景干跑验证忠实性。在 11 个真实领域 488 个问题上，任务解决率较原始文本工作流提升 28 个百分点，跨模型执行一致性提升 32 个百分点，重复执行一致性提升 56 个百分点。