MILO 用多智能体协同进化自动发现智能体 harness，在 Terminal-Bench 2.1 上以 86.1% 超过官方榜首并收紧三个数学上界
MILO（Meta-evolutionary Island Orchestration）把智能体 harness 与其搜索策略共同进化：用岛屿式层级谱系记忆把被拒绝的变异当作负证据，用每个岛屿的 mutator 智能体重写完整 harness，再由 orchestrator 智能体通过谱系嫁接、物种分化、mutator 重分配与课程修订自适应调整搜索；在 Terminal-Bench 2.1、PaperBench、DeepSWE 上，用 Opus 4.8 相对初始 harness 分别提升 12.0%、28.3%、10.3%（此前最佳搜索增益为 4.5%、18.3%、0%），Terminal-Bench 2.1 达到 86.1±2.0%（