论文提出可复用增长选项的语言Agent框架LAGO

Yuran Wu 等发布论文LAGO，将专用语言Agent表示为可复用的时序扩展选项：元智能体检索或生成选项、调度子任务、验证结果，并把成功的新选项纳入持续扩展的库。 作者在500个SWE-bench Verified任务上实验，两个角色均使用冻结的Qwen3.5-35B-A3B，单次尝试并采用官方Docker评测器，解决率为58.6%。在固定的150任务子集上，以相同策略、温度、任务ID和评测器重跑，mini-SWE-agent、Terminus 2与LAGO的解决率分别为49.3%、57.3%和60.3%。 50任务的组件消融显示：去掉分解少解决4个任务、打乱复用内容少2个、去掉选项库少6个。作者称这些结果支持可复用Agent选项作为任务流的实用抽象，但组件层面的因果性依赖具体任务和模型。

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