作者提出了 JIT-Agent，这是一种工具链智能模型，旨在为任意现成的智能体 LLM 合成任务自适应的智能体工具链。该方法将智能体工具链形式化为受固定四模块协议约束的可组合工件，使系统能够即时定制和修复工具链。

  • JIT-Agent 从不断扩展的先前配置档案中提炼性能信号，以自我演化其策略。
  • 配备 JIT-Agent 后，DeepSeek-V4-Flash 在 DeepSearchQA (+9.1) 和 OdysseyBench (+4.3) 上超越了 GPT-5.6。
  • GLM-5.2 模型的性能提升高达 +20.2 分。
  • 生成的工具链与 OpenCode 和 Claude Code 等成熟的智能体运行时具有竞争力。
  • 该方法持续改善包括 DeepSeek V4、Mimo-V2.5 和 Qwen3.6 在内的多尺度模型家族。

JIT-Agent 将工具链智能确立为智能体能力中可训练、可迁移且具复利效应的维度，该维度与模型扩展正交。