Δτ-Bench 评测智能体适应工具生态变化的能力

论文提出 Δτ-Bench 可执行智能体评测基准，考察工具持续演化时的适应能力，并提出 Steward 生态管理器以联合管理工具与程序性知识。基准包含 1,588 个经验证的多轮任务，覆盖 42 个领域和六个连续生态状态；受测模型与框架的最好任务成功率仅为 42.3%，现有技能学习方法的初始收益也未能稳定转化为后续适应能力。