Agent Improvement Lab
一个独立的公开研究项目：探索工具型 Agent 的可信评估、失败诊断与受控改进。
Ian Chen
AI 研究 / 以证据为基础的工程
更可信的评估，更可靠的 AI Agent。
我希望通过 Agent 评估、Rubric 质量研究和执行证据，理解系统性的改进方法。 这里汇集研究项目、技术写作、研究计划与评估方法。
特色研究项目
研究兴趣
从测量走向理解
Agent 评估
当 Agent 与工具、策略和变化的状态交互时，怎样的评估才值得信任？
Rubric 质量与奖励信号
评分标准如何衡量预期行为，并支持有效的学习信号？
失败诊断与泛化
哪些改动真正解决了观察到的失败，又能否迁移到未参与开发的任务？
学习与实践中的技术笔记
Transformer：理解注意力机制
梳理序列模型、编码器—解码器结构，以及 Transformer 背后的注意力机制。
中文文章LLM Agents
探索由 LLM 驱动的游戏角色，讨论 NPC 行为、交互方式和 Agent 系统的设计。
中文文章以证据为中心的研究工程
我关注 LLM Agent 评估、Rubric 质量、奖励建模与强化学习。这份作品集将随着独立项目和技术写作持续发展。
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