TeSearch：用小测试套件做Agent改进信号
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TeSearch：用小测试套件做Agent改进信号
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AI 综述
Yutong Cheng 等作者提出 TeSearch，用质量-多样性进化算法搜索既小又强的测试套件，将套件规模作为行为描述符，使自进化智能体的改进信号更密集。 在 129 个真实模块和三种骨干模型上，TeSearch 生成的套件质量优于包括 LLM 驱动进化搜索在内的所有对比方法，且是 LLM 类方法中最小的。 作为自进化智能体的改进信号，它拒绝 59.9% 的行为变更重写，而仓库自带测试仅拒绝 25.3%；误报率 4.0%，每次决策耗时 3.5 秒。
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最新进展10月15日 12:00
TeSearch：用小型测试套件作为自进化智能体的改进信号报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.AITeSearch：用小型测试套件作为自进化智能体的改进信号
TeSearch 用质量-多样性进化算法搜索既小又强的测试套件，将套件规模作为行为描述符，使改进信号更密集。在 129 个真实模块和三种骨干模型上，它生成的套件质量优于包括 LLM 驱动进化搜索在内的所有对比方法，且是 LLM 类方法中最小的。作为自进化智能体的改进信号，它拒绝 59.9% 的行为变更重写，而仓库自带测试仅拒绝 25.3%，误报率 4.0%，每次决策耗时 3.5 秒。
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