研究提出评估智能体自我改进效率的“智能体可塑性”指标

2026年10月8日，相关研究提出了用于衡量AI智能体通过经验自我改进效率的新指标“智能体可塑性（agent plasticity）”，旨在评估智能体将经验转化为可复用工件并在未见环境中提升性能的能力。实验显示，不同前沿模型的改进轨迹存在显著差异，最终性能最好的智能体并不一定是学习效率最高的，且训练期获得的收益往往只能部分迁移到分布外场景。分析进一步表明，低可塑性智能体通常无法有效复用相关工件，而高可塑性智能体则受限于工件本身的质量以及泛化应用能力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。