A fixed workflow (propose ideas, generate plans, write code, run smoke tests, run full training, analyze results, repeat) seems reasonable but underperforms giving AARs no workflow at all
这个发现颠覆了许多人对AI智能体的直觉。我们自然倾向于给AI更多结构——分步骤、有检查点、有模板，以为这会让它更可靠。但论文发现正相反：规定工作流约束了AAR适应具体想法的能力。当流程固定，智能体只能把想法塞进流程；当流程自由，智能体会根据想法定制流程。这对所有AI智能体产品都有启示：过度的scaffolding是一种隐性的能力税。