GEPA
时间轴 (近 90 天)
harness 循环包含 Reefine、SkillClaw、GEPA、Meta-Harness 几套方案，它们提出对 harness 自身文件的修改并与当前版本评分对比，默认选择策略是「净胜」才保留
研究对比了专家手写提示与经过遗传-帕累托算法（GEPA）优化的提示两种提示方式
在本次测试配置下，GEPA优化后的提示并未系统性地超越专家手写提示
GEPA是一种将进化计算与多目标优化结合的提示自动优化方法，通过帕累托前沿准则筛选最优提示
A2A Net的Agent优化器基于GEPA框架构建，并专门针对对话式AI Agent进行了适配
GEPA（Generalized Evolutionary Prompt Adaptation）是一种将进化算法思想引入AI提示词工程的优化框架，通过候选提示词的生成、评估与淘汰筛选最优prompt配置
全部知识事实 (9)
GEPA将遗传算法的变异操作与Agent执行轨迹深度绑定，根据轨迹中的具体失败点提出针对性修改而非随机变异
90%待验证GEPA引入帕雷托最优概念，同时考量准确率、Token消耗、延迟等多个指标进行多目标平衡优化
90%待验证GEPA（Genetic Pareto Prompt Evolution）是一篇ICLR 2026 Oral论文提出的方法
60%待验证harness 循环包含 Reefine、SkillClaw、GEPA、Meta-Harness 几套方案，它们提出对 harness 自身文件的修改并与当前版本评分对比，默认选择策略是「净胜」才保留
50%待验证研究对比了专家手写提示与经过遗传-帕累托算法（GEPA）优化的提示两种提示方式
50%待验证在本次测试配置下，GEPA优化后的提示并未系统性地超越专家手写提示
50%待验证GEPA是一种将进化计算与多目标优化结合的提示自动优化方法，通过帕累托前沿准则筛选最优提示
50%待验证GEPA（Generalized Evolutionary Prompt Adaptation）是一种将进化算法思想引入AI提示词工程的优化框架，通过候选提示词的生成、评估与淘汰筛选最优prompt配置
50%待验证A2A Net的Agent优化器基于GEPA框架构建，并专门针对对话式AI Agent进行了适配
50%