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Recoverability and Verifier Strength: Two Measured Preconditions for Unattended Agent Self-Improvement

De Wang, Peng Qi · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.27465 · open-access PDF

Japanese

エージェントプラットフォームは自身のエージェントを改善し始めています:彼らは展開されたエージェントの実行痕跡を読み、変更を引き出し、自動検証者がそれを承認し、人間の著者なしでリリースします。このループのどれだけが人間なしで安全に実行できますか? 私たちは、プラットフォームが測定できる2つの量を提案します。 検証力 $σ$は、利用可能な検証者 - しばしばLLM裁判官 - 信頼できる参照検証者と合意する程度です。 それは、エージェントを改善するためにどれだけのステップを制限します。 回復性は、悪い変更が安価に取り消されることができるかどうかです。

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Agent platforms are starting to improve their own agents: they read a deployed agent's execution traces, derive a change, have an automated verifier approve it, and release it with no human author. How much of this loop can safely run without a human? We propose two quantities a platform can measure. Verifier strength $σ$ is how well the available verifier -- often an LLM judge -- agrees with a trusted reference verifier; it limits how much a step can improve the agent. Recoverability is how cheaply a bad change can be undone: whether undoing it needs a new verifier approval, and how much of t

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange