Agent「记吃不记打」？华为诺亚&港中文发布SCOPE：Prompt自我进化，让HLE成功率翻倍
Agent「记吃不记打」？华为诺亚&港中文发布SCOPE：Prompt自我进化，让HLE成功率翻倍在 LLM Agent 领域，有一个常见的问题：Agent 明明 "看到了" 错误信息，却总是重蹈覆辙。
来自主题: AI技术研报
7851 点击 2025-12-30 09:54
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在 LLM Agent 领域，有一个常见的问题：Agent 明明 "看到了" 错误信息，却总是重蹈覆辙。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering，发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区？因为站在2025年末的节点上，我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering（上下文工程） 理论。
Agent 的状态数据分两种：会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
在全球资本市场对人工智能基础设施持续加码、而IPO窗口尚未完全恢复的背景下，Databricks选择继续通过私募市场扩充资本实力。 这家企业级数据智能公司近日完成了一轮规模达40亿美元的L轮融资，投后估值达到1340亿美元，较三个月前的1000亿美元估值上涨34%。
在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？
毋庸置疑！2025年title属于「Agent元年」。
2025 年，让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了，而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容，仍然是最难的部分。
在过去两年里，记忆（Memory）几乎从 “可选模块” 迅速变成了 Agent 系统的 “基础设施”：对话型助手需要记住用户习惯与历史偏好；代码 / 软件工程 Agent 需要记住仓库结构、约束与修复策略；
即将过去的、我们无比熟悉的 2025 年，被称为是 Agent 的元年。
年初，围绕着 2025 年将是「大模型落地应用元年」「AI Agent 元年」的共识，业界开始了大规模持续探索。