在 LLM Agent 领域，一个常见的问题是：Agent 明明“看到了”错误信息，却总是重蹈覆辙。
当 Agent 遇到工具调用错误时，错误日志里往往已经包含了解决方案——正确的参数格式、有效的 API 用法、甚至是直接可用的替代方案。然而，静态的 Prompt 无法让 Agent 从这些反馈中“学到教训”，导致它们陷入“错误循环”：承认失败，却重复同样的动作。
华为诺亚方舟实验室与香港中文大学联合发布的 SCOPE 框架，旨在解决这一问题。
- 论文：《SCOPE: Prompt Evolution for Enhancing Agent Effectiveness》
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2512.15374
- 开源地址：https://github.com/JarvisPei/SCOPE
SCOPE 的核心思想是：既然 Agent 会被反复调用，那么它的 Prompt 就可以在执行过程中不断进化。通过从执行轨迹中自动提炼指导规则，SCOPE 让 Agent 能够“从错误中学习”，并将经验固化到 Prompt 中，实现自我进化。
Agent 的两大失败模式
研究团队分析了 GAIA 和 DeepSearch 基准上的 Agent 执行日志，发现了两类典型的失败模式：
第一类是「纠正型失败」(Corrective Failure)：当错误发生时，执行轨迹中包含明确的信号（错误消息、堆栈跟踪、有效参数列表），本应指导 Agent 进行修正。然而，静态的 Agent 把这些信息当作泛泛的“警报”，而不是可操作的反馈。研究者观察到大量案例，Agent 在错误消息明确列出正确用法的情况下仍然误用工具，形成“错误循环”。更严重的情况下，Agent 甚至会为了继续执行而“编造数据”。
第二类是「增强型失败」(Enhancement Failure)：即使没有明显错误，Agent 也会错过优化机会。比如当搜索结果不理想时，上下文往往暗示可以尝试同义词（如 “base on balls” 与 “walks”），但 Agent 却固守单一关键词策略。这种失败更加隐蔽，但同样影响任务成功率。
这两类失败的根本原因是相同的：静态 Prompt 缺乏从执行反馈中学习的机制。
SCOPE 框架：从执行轨迹中学习
针对上述问题，SCOPE 将上下文管理从手动工程任务转变为自动优化过程。其核心洞察是：Agent 自身的执行轨迹就是最好的学习信号。
SCOPE 框架由四个核心组件构成：
1. 指导规则合成（Guideline Synthesis）
当 Agent 遇到错误或完成子任务时，SCOPE 的生成器（Generator）会分析执行轨迹，合成候选指导规则。这里采用 Best-of-N 策略：生成多个候选规则，然后由选择器（Selector）挑选最佳的一条。
针对不同场景，SCOPE 使用两种合成模式：纠正型合成从错误中提取教训，增强型合成从成功模式中挖掘优化机会。实验表明，增强型规则占所有合成规则的 61%，说明 SCOPE 不仅仅是“错误修复器”，更是一个主动的优化器。
2. 双流路由机制（Dual-Stream Routing）
合成的规则并非同等对待。SCOPE 引入分类器（Classifier）将规则路由到两个记忆流：
- 战术记忆（Tactical Memory）：存储任务特定的规则，如“当前数据集的‘Amount’列包含货币符号，计算前需进行清洗”。这些规则仅在当前任务的数据上下文中有效。
- 战略记忆（Strategic Memory）：存储跨任务通用的规则，如“当 Web 搜索返回结果为空时，尝试泛化搜索关键词而不是重复搜索”。这些规则会持久化保存，应用于未来所有任务。
只有高置信度（阈值设为 0.85）的通用规则才会被提升到战略记忆，避免过拟合到特定任务。
3. 记忆优化（Memory Optimization）
随着规则积累，战略记忆可能包含冗余或冲突的内容。SCOPE 的优化器（Optimizer）会执行三步清理：冲突解决（合并矛盾规则）、冗余剪枝（移除被更通用规则覆盖的具体规则）、整合归并（将相似规则合并为综合性规则）。
4. 视角驱动探索（Perspective-Driven Exploration）
单一进化路径可能收敛到某种策略，在部分任务上表现较好但在其他任务上失效。为了提高策略覆盖，SCOPE 初始化多个并行流，每个流由不同的“视角”引导（如效率优先 vs. 周全优先），各自进化出不同的 Prompt。测试时选择最佳结果。
实验结果：HLE 成功率从 14% 提升到 39%
研究团队在三个基准上进行了评估：HLE（2500 道专家级问题）、GAIA 和 DeepSearch。
实验结果表明，SCOPE 在所有基准上都取得了提升：
在 HLE 基准上，SCOPE 将任务成功率从 14.23% 提升到 38.64%。在 GAIA 基准上，成功率从 32.73% 提升到 56.97%。
为了更准确地表达不同组件的贡献，论文中给出了消融实验。如下图所示，指导规则生成器提供 +4.85% 的初始提升，双流路由贡献 +3.63%，Best-of-N 选择贡献 +3.03%，记忆优化贡献 +1.82%，而视角驱动探索带来 +10.91% 的提升。
值得注意的是，在知识密集型领域（如生物/医学、化学），SCOPE 的提升较为明显：生物/医学从 14.9% 提升到 43.2%，化学从 14.1% 提升到 50.3%。这些领域的问题往往涉及复杂的专业概念和严格的推理流程，SCOPE 合成的领域特定规则能够帮助 Agent 更好地理解和遵循这些要求。
Agent 真的在“听话”吗？
一个关键问题是：合成的规则是否真正影响了 Agent 的行为？
如下图所示，研究团队观察到了“语言采纳”现象：当 SCOPE 合成了“始终列出所有可能的标签同义词和短语变体”这一规则后，Agent 后续输出中直接引用了相同的措辞。这表明规则被整合到了 Agent 的决策过程中。此外，行为变化通常在规则合成后几秒内就会发生，展示了单个任务内的实时适应能力。
视角驱动策略多样性
视角驱动探索的设计得到了实验验证。如下图所示，效率流（Efficiency Stream）和周全流（Thoroughness Stream）的总体准确率相近（44.85% vs 46.06%），但两者解决的问题重合度仅为 33.94%，这意味着约 23% 的问题只能被其中一个视角解决。
效率流在 GAIA 的 Level 3 任务上表现更好（26.92% vs 11.54%），说明精简的上下文管理对复杂长程任务更有效；而周全流在 Level 2 任务上更强。全局集成捕获了两种策略的优势。
定性分析显示，面对同一个 HTTP 403 访问拒绝错误，效率流学会“快速失败”——立即升级到搜索 Agent，不再重试；而周全流则学会“寻找替代来源”——尝试 Archive.org 或转录工具。这种二元性让 SCOPE 能够同时处理时间紧迫型和深度检索型任务。
华为诺亚方舟实验室与香港中文大学联合提出的 SCOPE 框架，通过将执行轨迹作为学习信号、将 Prompt 视为可进化的参数，实现了 Agent 的在线自我优化。
与现有方法相比，SCOPE 具有三个主要特点：
- 步级别适应（Step-level adaptation）：在执行过程中更新 Prompt，允许从任务中途的失败中恢复，而非等到任务结束才学习。
- 单 Agent 优化（Per-agent optimization）：每个 Agent 角色基于自身特定的模式进化 Prompt，而非使用“一刀切”的策略库。
- 主动优化：61% 的规则来自成功模式的增强型合成，而非仅仅修复错误。
SCOPE 的代码已在 GitHub 开源。正如论文所总结的：“与其工程化静态 Prompt，不如让 Agent 在线进化自己的 Prompt。” 这一思路可能为下一代 Agent 系统的设计提供新的方向。
SCOPE 的开源实现具有较好的实用性：
- 即插即用：只需在 Agent 执行循环中调用
on_step_complete()接口，即可为现有 Agent 系统添加自我进化能力，无需修改原有架构。 - 模型无关：通过统一的适配器接口支持 OpenAI、Anthropic 以及 100+ 其他模型提供商（via LiteLLM），方便开发者使用自己偏好的模型。
- 轻量部署：核心依赖精简，可通过
pip install scope-optimizer一键安装。
SCOPE 提供了一套完整的实现框架，其核心洞察是：Agent 的执行轨迹本身就是最好的学习素材——关键在于如何将这些经验有效地编码到 Prompt 中。对于希望增强 Agent 系统效能的开发者而言，SCOPE 提供了一个可直接使用的解决方案。
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