蚂蚁开源框架助力AI系统自主调优(纵横国际)

挑战现状：传统调优耗时费力

构建AI应用时，开发者常面临效果停滞却无从下手的困境，需要反复阅读运行轨迹并手动调整提示词与配置。纵横国际

这种人工迭代往往耗费数天时间，且难以保证一致性。

纵横国际提供的方案是将优化任务转交给算法自身。

框架推出：AntOmniEvo实现文件映射

新框架接收待改目录、评估数据、评分规则以及系统定义四项输入，随后自动驱动修改循环。

所有变更均以真实文件形式产出，可直接替换上线。

核心机制：Mara Chain延续失败证据

算法保留未达标候选及其诊断记录，避免重复探索相同错误路径。

通过上下文继承，下一代可在先前修正基础上继续推进，最终突破性能瓶颈。

工程支持：多维度基建保障运行

框架内置预算控制、成本监控与断点续跑功能，确保长周期任务稳定执行。

可视化界面让整个进化过程透明可审计。

实验结果：多形态基准全面领先

在技能、 harness 及检索管线三类任务上，框架均取得最高指标，且样本效率显著优于先前方法。

跨模型测试也证实优化效果不依赖特定底座。