arXiv:2610.31789v1 Announce Type: new Abstract: Scientific computing increasingly relies on large language model-based agents for performance engineering tasks such as instrumentation, analysis, and workflow porting. However, agent effectiveness depends heavily on the surrounding harness, which typically relies on manually written skills and curated memory. This limits autonomous learning, forcing agents to repeatedly rediscover solutions rather than retain and reuse knowledge from prior executions. We introduce Phronix, a capability-centric learning paradigm that enables agentic harnesses to
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年10月27日 · 原文日期：2026年10月26日
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人工核验：尚无核验记录
