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arXiv 2026年10月17日

智能体把执行经验写成可审查的技能：DrugHarness设计并合成出细胞IC50 14.19 nM的HPK1化合物

计算药物发现智能体通常每次任务都从零组织工具调用，难以把一次成功经验带到下一次。DrugHarness把80余项科学操作与生物医学资源放进同一工作区，从执行轨迹中归纳带适用条件的行动假设，再由独立审查智能体核对来源、必要时做定向试算后才纳入技能库。在MolBench上，未启用进化的配置把亲和力比较准确率做到91.9%，比已报道的MolClaw-CC高10.8个百分点；回顾性评估中，冻结的学习技能把Qwen的优化成功率从79.5%提高到87.2%。

Ant Group (China)Nanjing University China Pharmaceutical University Shanghai Jiao Tong University Monash University Chinese Academy of Sciences Tongji University Westlake University

Chen Yuxing（第一作者）

DrugHarness智能体框架智能体运行框架药物发现技能修订先导化合物优化

SelfEvoSkill 用配对执行审计在无外部结果监督下改写智能体技能，89 项任务平均奖励达 73.9%

该工作提出 SelfEvoSkill，通过在同一智能体、任务与工作区条件下配对比较“使用技能”与“不使用技能”的执行行为差异，将差异定位到相关技能片段并迭代改写与再评估，同时用一次性从任务显式要求导出的检查防止改写违反约束；在 8 个专业领域的 89 个容器化任务上、相同 best-of-two 评估预算下，其平均任务奖励为 73.9%，比无技能条件高 33.0 个百分点，比基准自带精选技能高 17.2 个百分点，且技能演化过程不使用任务奖励或基准验证器输出。