ClawLoop：通过原生 Harness 训练循环实现自我改进的 Agent

英文标题：ClawLoop: Self-Improving Agents via Harness-Native Training Loop

论文 ClawLoop 提出一种面向自我改进 Agent 的 Harness 原生训练循环。其背景是大型语言模型（LLM）正被部署到通用 Harness 环境中，使 Agent 能在沙盒工作区内直接操作文件系统和 Shell。该方向对开发者的意义在于，可将 Agent 在真实工具环境中的执行与训练改进过程更紧密地结合起来。原始材料仅提供了论文标题、arXiv 编号及摘要开头，未包含完整方法、实验数据或结论。

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