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以「後設技能」為核心的 AI4AI：為 Agent 設計最佳執行環境的測試期學習架構

Learning Meta-Skills for Agent Harness Design in Test-Time AI4AI

本研究提出一種測試期 AI-for-AI (AI4AI) 架構，讓「建造者」模型在不調整權重的前提下，透過學習「後設技能」來為「目標」Agent 建構最佳的執行環境（Harness），顯著提升其在未知任務中的表現。