ArXiv: 2510.23601 - Alita-G: Agent for Agent Generation
核心命题： Agent 如何通过自我合成、抽象和管理 Model Context Protocol (MCP) 工具，从通用助手进化为领域专家？
1. ALITA-G 演化流程
🔹 工具合成 (Synthesis)
通用 Agent 在执行目标域任务时，从成功的轨迹中提取并合成候选 MCP 工具。
🔹 抽象与库化 (Abstraction)
将特定的代码逻辑抽象为参数化的原语（Primitives），并整合进 "MCP Box" 工具库中。
🔹 边际收益递减 (Diminishing Returns)
在 GAIA 等基准测试中，经过 5 次迭代，90% 的新工具开始出现重复，标志着领域专家化的完成。
2. 对 Weco-Hybrid 的实战意义
- 工具自愈： 我们的子 Agent 可以根据任务失败的反馈，自主编写并注册新的 OpenClaw Skills。
- MCP 优先： 验证了使用 MCP 协议作为 Agent 能力扩展标准的优越性。
3. 战绩摘要
GAIA 83.03% Pass@1 | Token 消耗降低 15% | SOTA 级别性能
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