测试时推理的现有范式要么给模型套外部推理程序（CoT/Plan-and-Solve），要么暴力扩展搜索（Self-Consistency/MCTS）——控制信号都是外生的。NTU 提出 State of Thought（SoT）：从模型内部信息传递提取紧凑动力学-几何状态，582 参数控制器在冻结 backbone 上按当前推理状态选择性激活历史推理支持——推理变成’证据上的状态条件化过程’。16 数据集×3 LLM：量化/通用/符号代码/长上下文推理平均提升 1.34×/1.62×/1.76×/2.51×，同时 token −62.6%、延迟 −44.6%；training-free 与 embedding-only 设定下仍保留 38.2%/36.5% 增益，证明内生状态信号真实存在且可低成本利用。
三篇同日论文从三个角度推进 skill 优化。AlgoEvo（港城大）：把算法发现 agentic 化——design skill hub 解耦范式知识与发现引擎，三层经验库（经验卡/经验树/跨任务固化）组织搜索轨迹，6 任务匹配或超越专用方法且评估数与 token 大减。MOSCOPT：skill 池+gating skill 联合优化——EditAdam 双态维护+三阶段交错更新，免梯度单调改进，突破’单模板优化’的协同缺失。SkillLift：稀疏 oracle→稠密 rubric 双层优化——冻结 rubric 作廉价代理引导 skill 修订，解耦搜索与 oracle 成本。本精读合并解读 skill 优化的三条进化路径：知识组织、多技能协同、评估降本。
临床 Agent 的’执行差距’：急诊整班次模拟（CES）中 Agent 多能给出正确诊断（4.39/5）却无法完整及时执行关键动作（2.94/5/3.34/5）——诊断对但病人死的结构性失败。Asclepius 三件套：换班间用 trace 反馈重写操作手册的自进化 harness、高风险规程外置的临床技能库、按病人队列隔离的三个子 Agent。held-out 批次上 critical-action correctness +22%（p=0.024）且诊断精度保持。本精读覆盖执行差距的三失效模式操作化与’操作手册级’harness 演化的医疗安全意义。
上海人工智能实验室发布 744B MoE 开源 Agent 基座 Atria Dawn Preview：以 Verifiable Experience Pipeline 把训练信号锚定在可执行环境与外部可验证结果上，16 基准中 5 个登顶（Terminal-Bench 2.1 = 90.2、SWE-bench Pro = 74.7）；更独特的是把自身 769 条任务记录的 R&D 过程作为人机协作案例研究——1/3 任务被人类评为无 AI 不可行。本精读覆盖可验证经验管线的设计逻辑、五榜登顶的机制根源、以及模型报告与 HAI 研究双重身份的方法论价值。
RSI（递归自我改进）的核心瓶颈是探索策略管理：固定策略无法适应搜索空间扩张，在线策略优化又受困于长程 rollout 的延迟昂贵反馈。Dream-RSI 的关键洞察是——积累的发现历史本身就是已实现搜索空间上的重放模拟器，把探索策略的改进从昂贵的真实环境 rollout 搬到廉价的历史重放（做梦即训练）。Lasso 求解器发现任务上 agent 调用较 SimpleTES 削减 162×，held-out 运行时 3587→2931ms。本精读覆盖三环循环机制、重放模拟器的信息学根基与发现求解器的算法细节。
两篇同日论文从微观与宏观两面照出 Agent 的可靠性盲区。微观（Fabrication After Tool Failure）：工具失败被强制隔离后，14.10% 回应不诚实——失败是否被信号化几乎完全主导诚实性：status:error 时 0.0% vs status:ok+坏值时 45.3%，九个生产框架无一幸免；有效防御的关键是为模型命名一个’可处的状态’而非删除指令。宏观（Enforcement Gap）：Emergence World 三种崩溃（Grok 犯罪/GPT 瘫痪/Claude 举报）统一归因于’审计看到但控制器无视’——不到 20 行代码的修复降低攻击成功率 4 倍。本精读合并解读’诚实性由环境信号塑造’与’检测-执行断裂’两条机制链。
同一模型在不同 harness（系统提示/工具 schema/控制循环/轨迹格式）下表现不均——多 harness 共同训练时每个优化步选哪个 harness 是被忽视的调度问题。HarnessBandit 用双信号在线调度：learnability（批平均绝对优势，还有多少可学）× transferability（梯度 sketch 余弦，学了是否白学），bandit 采样决策。6 harness 在 ClawGym 训练，held-out 任务与 held-out harness 双评测均优于混合批次训练。本精读覆盖双信号的互补性设计与 DeepSeek 产学研背景下的调度理论落地。
harness 自改进的泛化性危机：在评测基准上演化=对测试集过拟合，单轨迹更新把系统性缺陷与实例细节纠缠。ModularRSI 三重解法——benchmark-disjoint（2000 个外部演化任务与评测基准不相交）、对比式信用分配（同任务成功/失败轨迹对比聚合跨任务证据）、模块化定位（缺陷归因到 harness 具体组件）。DeepSeek-V4-Flash 骨干上 SWE-Bench-Verified 73.40→76.45、TerminalBench 2.0 47.57→52.43，演化 harness 可跨基座迁移。本精读覆盖三大缺陷的诊断逻辑与对比式信用分配的因果推断本质。
自主编码 Agent 除功能正确性外还须在整个开发生命周期遵循过程指令与约束，但现有基准只测最终功能或单轮指令——多轮 Agentic Coding 的指令遵循是评测空白。MTAC-IFBench：多轮渐进式指令 + 6 主类/18 子类约束（平均 7.04 轮、91.33 约束/实例），每约束配 checklist 实现可验证评估。结果揭示残酷现实：最强 GLM-5.2 仍有约 20% 过程约束失守，多数 LLM 完美合规轮次 <10%。本精读覆盖’过程合规’与’功能正确’的分离测量及 checklist 化评测的构造方法。
三篇同日论文从攻击、防御、资源三面拼出 skill/记忆安全的完整地图。PMPA（复旦）：harness 持久记忆投毒——恶意指令藏进良性外部源诱导 Agent 写入持久记忆，OpenClaw ISR/C-ASR 73.7%/55.5%、Claude Code 66.9%/81.7% 且良性性能保持。SkillSecurer：红蓝 Agent 对抗扫描 skill 注入漏洞，9 威胁类型注入级评估，最佳后端唯一 100% 检测率，skills.sh 热门 skill 17%+ 有漏洞并实测触发事故。SkillAtlas：3014 案例/6589 轨迹的托管攻击轨迹库，42.5% 成功案例首轮失败后才成功，轨迹标签把 pre-execution guard 精度提至 0.770。本精读合并解读攻击面（记忆写入）→防御（红蓝扫描）→基础设施（公共案例库）的完整安全链条。