Framework come AREX-2, TomasuLLM e l'harness integrato di KoboldCpp migliorano l'esecuzione degli agenti tramite cicli di auto-miglioramento, chiamate speculative agli strumenti e integrazione locale.
Un runtime esegue le chiamate agli strumenti degli agenti LLM fuori dall'ordine della traiettoria, ma committa solo dopo validazione. Miglioramenti fino a 1,35x su benchmark con tool lenti, zero falsi positivi su 4.010 record. Un cambio strutturale p...
AREX-2 esplora l'automiglioramento degli agenti LLM tramite riflessione e iterazioni a lungo orizzonte. Addestrato su traiettorie sintetiche di compiti di machine learning e programmazione algoritmica, basato su Qwen3.8-27B, ottiene 81.8 su MLE-bench...
BAAI ha presentato AREX-2, un modello agente da 27 miliardi di parametri compatibile con Qwen3.8. La novità è il ciclo propose-measure-reflect-revise: il modello usa punteggi, log ed errori per migliorare le risposte. Con 262.144 token di contesto e ...
KoboldCpp ora include un harness agente integrato, attivabile con una spunta o con --agent. L'agente offre nove strumenti integrati, un prompt di sistema da circa 2.000 token e punta a sostituire tool esterni come Opencode, Codex e Claude Code. Richi...
Un patch set propone di introdurre un file AGENTS.md nel kernel Linux, offrendo agli agenti LLM istruzioni esplicite. Fino a oggi il progetto ne era privo nonostante l'aumento di patch generate da modelli. Non è più solo filtraggio: è un cambio di di...
