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关于 LLM Agent、Harness、Skills 与 Agentic 系统的思考和实践。
前面几篇文章里，我主要在讲 Bayesian-Agent 为什么需要贝叶斯、它和 frequentist skill evolving 的区别、没有手写 skill catalog 的 zero-shot 模式是否仍然有效。这篇文章换一个角度，回答一个更工程化的问题：如果我已经有自己的 agent 了，怎么快速接入 Bayesian-Agent？论文地...
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我们有什么证据说明 Agent skill evolving 真的需要 Bayesian belief？上一篇文章里，我讨论了一个问题：Agent skill evolving 为什么需要贝叶斯？我直接进化不就行了吗？这个问题很合理。因为如果一个方法最后只是“错了就改 prompt / 改 skill”，那它确实不一定需要叫 Bayesian。它最多是...
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那么有的同学就会问了：其实目前Bayesian-Agent的本质也还是根据执行轨迹，看错哪里了去针对性的改skill, 那么我们采用贝叶斯方式建模这个过程的优势在哪里呢？系列文章更新中。。。Bayesian-Agent（三）：从三门问题到 Bayesian-Agent：Evidence Model、后天学习与 Skill 自进化Bayesian-Age...
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当前的大语言模型已经拥有非常丰富的知识和技能，但很多能力仍然需要被进一步验证。其中最重要的一类能力，是能否从经验和教训中反思，并持续改进自己的 Skills。我们把这种能力称为后天学习 acquired learning。从三门问题到贝叶斯skill学习Acquired learning refers to knowledge or skills ga...
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论文标题：A Survey of Agent Skills: Toward Procedural Infrastructure for LLM Agents论文链接：https://www.preprints.org/manuscript/202605.1276过去一年，AI Agent 的讨论越来越热。但你有没有发现一个变化： 大家已经不再满足于“...
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仓库地址：https://github.com/DataArcTech/Bayesian-Agent文档地址：Bayesian-Agent: A Bayesian Self-Evolving Agent Framework with Cross-Harness Adaptation让一个经典思想在LLM Agent的新时代延续荣光、发光发热!系列文章更...
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最近 Harness Engineering 这个概念开始火起来。AI和大模型领域发展日新月异，Prompt Engineering、Context Engineering、RAG、Memory、Tool Use、Harness新名词层出不穷，好像每个词都是一套新范式。但如果把它们放到同一个视角下看，本质其实很简单：大语言模型吐出的每一个 token，...
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