Meta 团队提出 ReHarness，反向修订经验让智能体在线持续学习

MIT 与 Meta MRS Research、Yale 提出 ReHarness，让语言模型智能体在严格在线流式协议下持续学习，核心是“后向修订”。每处理完一个实例，它用轨迹反馈修订当时检索到的 reflection，并写回文本 harness 状态。在 3 个持续学习基准和 3 个语言模型骨干上，ReHarness 持续优于原始上下文、记忆/反思及 prompt 优化基线。