ADIAS 是一个交互式代理系统的自动化设计框架。现有的方法主要是基于候选者的，跨轮次的经验围绕候选代理组织，这使得修复进度变得隐式。这种方法会导致修复目标的低效、部分进度的缓慢整合以及无效干预措施在轮次间的传播。因此，我们提出问题中心的代理优化方法，在这种方法中，修复进度作为一个显式的持久问题状态来指导优化，而不是在每个轮次中从候选历史中重新推导。ADIAS 框架包括两个机制：持久问题状态和问题引导优化。持久问题状态维护稳定的问题身份、生命周期状态、支持证据和干预结果历史。问题引导优化使用这个状态来共同提出修复目标和修订方向，以便进行后续的有针对性的全代码修改。在五个交互式基准测试中，ADIAS 的性能比最强的基线平均提高了 25.2%，并在四个骨干模型上实现了持续的收益。受控的消除实验进一步表明，移除持久问题状态或用候选中心修订替换问题中心修订会导致性能下降高达 40.7%。 博主点评： ADIAS 框架通过问题中心的优化方法实现了交互式代理系统的自动化设计，显著提高了性能和效率。这种方法的优势在于其能够显式地跟踪修复进度和问题状态，从而实现更有效的优化和修订。