将继承性作为 LLM Prompt 合并算子的准入测试
英文标题：Inheritance as an Admission Test for LLM Prompt Merge Operators
针对大语言模型（LLM）Agent 依赖固定验证器迭代导致优化快速饱和的困境，该研究提出基于当前 Agent 种群动态评分而非依赖单一固定验证器的全新优化机制。论文重点提出将“继承性（Inheritance）”作为评估 Prompt 合并算子的准入测试标准，探索多提示词融合与持续演化的有效路径。该方法为突破复杂 Agent 系统自进化瓶颈、构建自适应提示词优化算法提供了重要理论与实践参考。
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arXiv 编号：arXiv:2610.29023v1
发布类型：最新论文（new）
摘要
大语言模型（LLM）Agent 通常通过不断迭代优化，直至达到固定验证器（verifier）的上限为止。然而，一旦验证器达到饱和，整个迭代循环就失去了进一步攀升与提升的空间。
为了打破这一瓶颈，我们转而根据当前 Agent 种群（population）对其进行相对评分，并使用一个冻结的评估基准面板（frozen panel）记录能力演进。在此框架下，我们提出将“继承性（Inheritance）”作为 LLM Prompt 合并算子（Merge Operators）的准入测试，以检验合成出的新 Prompt 是否有效继承了原有优质 Prompt 的能力特性，从而维持种群在长期迭代中的持续进化能力。
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