Strategist：用元智能体演化推理策略

元智能体自动演化可复用推理策略，平均准确率持平且成本降 39%。

资讯摘要

论文提出 Strategist，一个跨任务演化推理策略的元智能体。策略以可执行代码形式的 blueprint 编写，可被其他策略复用并汇成库；给定任务和小型开发集后，它会检索相关 blueprint、生成候选策略、在真实样本上测试并据结果修订，候选策略随后入库供后续任务复用。作者报告在 30 个基准上，Strategist 在 24 个上优于最强基线，平均准确率 74.7% 对 74.0%，推理成本低 39%，策略还可迁移到未见任务和其他模型。

要点速读

1. Strategist 将推理策略写成可执行代码 blueprint，并组成可复用策略库。
2. 流程为检索相关 blueprint、生成候选策略、在真实样本上测试并据结果修订。
3. 作者报告在 30 个基准中 24 个优于最强基线，平均准确率 74.7% 对 74.0%，推理成本低 39%。

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采集于 2026/11/4 08:00:28（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。