autoagent

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如果你曾花一整晚手动调优智能体框架，每跑一次基准测试就改一次参数，那么AutoAgent自动化的正是这个循环。元智能体直接编辑单文件agent.py，运行基于Harbor的任务套件，读取数值分数，然后自行决定保留或丢弃这次改动。你不需要直接碰Python代码，而是通过program.md来引导整个过程，这让实验更容易复现，也方便交接给其他人。对于已经在构建智能体的工程师来说，这是一个很实际的工具，能针对自己的评估任务搭建自动化的爬山式优化循环。Docker隔离加上分数驱动的保留/丢弃逻辑，让它可以在无人值守的情况下安全运行。仓库本身不附带任务集，所以你得先准备好自己的Harbor格式基准测试，这个循环才有东西可优化。