Phronix：面向智能体的能力中心型学习范式
arXiv:2610.31789v1 发布类型：新 摘要：科学计算日益依赖基于大型语言模型的智能体驱动工具，用于执行诸如插桩、分析和工作流移植等性能优化任务。然而，智能体的效能在很大程度上取决于其周边的支撑框架，而该框架通常依赖于人工编写的技能与精心构建的记忆库。这限制了自主学习能力，迫使智能体反复重新探索解决方案，而非保留并复用先前执行过程中积累的知识。我们提出了 Phronix，一种以能力为中心的学习范式，使智能体驱动的支撑框架能够从自身的执行过程中获取、验证并完善可重用的能力。Phronix 通过预测—验证—修正的循环运行：MCP 工具及其相关技能提出解决方案，工具 ex
