语言模型能产出看似合理的短证明，但在长程研究问题（不确定且相互依赖的决策序列）上不可靠——短证明能力与长程研究能力之间存在结构断层。Stellar Colosseum（CMU×Google Research）给出 model-agnostic 的多 Agent harness：策略探索后 readiness gate 决定何时分解、证明计划表示为 section 级相互依赖子问题、verifier 反馈路由回受影响部分；并行候选生成+定向证伪+重叠随机采样树聚合。已在数学与理论计算机科学问题上产出实际研究进展。本精读覆盖’长程=决策序列管理’的问题重构、readiness gate 的推理分配经济学与树聚合的抗噪声机制。
复旦大学针对开放 RL 的奖励系统自进化框架 EvoRS：rubric 奖励与 policy 构成动态反馈回路——policy 优化当前奖励时，初始有用的奖励系统会因 reward hacking 或区分度退化而失效。EvoRS 把奖励系统表示为可执行 Reward-DAG，agentic designer 从 on-policy rollout 与奖励轨迹更新它。写作/角色扮演任务上三种 judge 下质量最佳，超固定奖励 policy 2.107/4.767 分，reward hacking 与覆盖失败双降。
Theseus Lab 32 人团队（含清华/上交，腾讯混元等六家工业案例）发布 RSI 系统综述：以改进闭环为分析单元、L1-L5 自治分级框架，用 HCI 指数量化 2023-2026 能力轨迹（工具 Agent 39.9 vs 数学 86.4——交互能力 headroom 最大），区分“结构递归”与“有效递归”，并给出安全继承/自治归因/可靠验证三大挑战的判定标准。
harness 进化后，让弱模型模仿更强专家的轨迹——这个’显然正确’的配方在七个企业任务上全部翻车（平均 -14.9 分），而同样的做法在未进化 harness 下却有增益。论文定位出根源：模仿让弱模型学会了专家的知识，却也继承了专家的规划风格，破坏了它与’围绕自身原生风格进化出来的 harness’的拟合。解法是 on-policy 专家修正：meta-MLE agent 定位失败 turn、专家只重写那一轮，平均 +1.7 分且规划失败桶保持地板水平。本文精读拆解’模型-harness 拟合’这一新概念与其共进化配方。
自进化 Agent 面临双时间尺度困境：文本状态（技能/记忆）快而外部依赖重，参数策略持久而更新慢。华为与港理工的 Experience Funnel 用交替环打通两者：轨迹先蒸馏为显式状态快速适配，再选择性把’跨状态修订仍有效’的行为经 transition-aware distillation 固化入策略——经验像漏斗一样从原始轨迹逐级过滤为可复用能力。多基准上一致超越 state-only 进化与 policy-internalization 两条单路线。
NeoHorse-1 把部署中的模型路由 harness 变成递归自改进（RSI）的数据飞轮：路由层天然记录每次交互的’能力需求预测-实际执行-结果’三元组，这些记录被转化为保留交错推理与工具调用的 user-turn 训练样本，路由分数进一步组织成三阶段课程 SFT 与路由引导的在线策略蒸馏。4B/9B 模型十项基准宏平均分别从 58.94/65.60 提升至 64.87/69.04，路由 harness 数据比公开 Agent 数据平均高 6.26 分。本文精读拆解其数据管线、课程设计、OPD 机制与’评估-选择-更新’闭环为何能成立。
知识图把事实组织成 (实体, 关系, 实体) 三元组来回答’是什么’；Google 团队的 Procedural Graph 用 (过程, 关系, 过程) 三元组回答’怎么做’。Agent 每步决策时定位活跃节点，引导模型把邻域子图翻译成步级情境引导；离线自进化循环对比成败轨迹编辑图拓扑与属性，验证门通过才采纳、拒绝项存为负约束。六个基准三个 LLM 全面超越 ReAct/ExpeL/AWM 等记忆基线——Gemini 3.1 Pro 上 τ-bench 72.17→80.00、GDPval 56.39→78.78、ALFWorld 满分，零骨架自进化图匹配乃至超越手工设计。本文精读拆解过程性知识的表示设计与’验证门+拒绝记忆’的进化机制。
腾讯 HY LLM Frontier×UPenn 推出 FlowBalance：冻结的特权后见视角对已采样轨迹打密集分，验证器组相对优势用符号门控决定引导方向（正保留/负反转/零关闭），profiled trajectory balance 拟合归一化目标分布。Qwen3-8B 五基准平均 67.61 超 GRPO/OPSD/RLSD/FlowRL，AIME24 达标 100 步 vs GRPO 143 步，四条目标级定理精确刻画反自确认机制。
中科院自动化所×人大的 CoSkill 把静态元技能工作流重构为可学习的 Meta-Skill Agent，与 Reasoning Agent 共享单骨干联合 RL：推理智能体条件于检索到的任务技能与子技能，任务表现反向指导元技能精炼。ALFWorld 98.4%（+3.5pp）、WebShop 90.6%（+6.2pp），样本效率与墙钟效率全面占优。本文精读’技能从被动对象到主动协作者’的范式转变。
Salesforce Research×UNC Chapel Hill×UW–Madison 的 EvoHarnessBench 把非平稳性从任务流转移到 harness 本身：17 条受控 harness 进化流（802 任务、520 工具、42 技能、62 智能体），分部署评估（能力保持）与自进化适应两设定。基准回答一个此前无人系统提问的问题：当工具、技能、子智能体持续增加时，已部署 agent 的既有能力何去何从。