JIT-Agent：为任意智能体模型即时生成自适应任务框架

代理能力并非仅由模型本身决定。代理框架（agent harness）涵盖记忆管理、规划策略、动作协议以及工具/技能编排，其贡献可能远超底层基础模型。然而，框架设计仍依赖人工、针对特定任务，且从根本上缺乏可扩展性。我们提出JIT-Agent，一种框架智能模型，经过训练可为任意现成的代理型大语言模型即时合成任务自适应的代理框架。我们将代理框架形式化为一种可组合、可由机器生成的构件，受固定四模块协议约束，并训练JIT-Agent为给定任务定制框架、修复框架以确保稳定可靠执行，并通过从不断扩展的先前框架配置档案中提炼性能信号实现自我进化。配备JIT-Agent作为框架助手，DeepSeek-V4-Flash在DeepSearchQA（+9.1）和OdysseyBench（+4.3）上超越GPT-5.6，而本已强大的GLM-5.2则获得高达+20.2分的提升。在受控评估中，JIT-Agent生成的框架在性能上与OpenCode和Claude Code等成熟代理运行时相媲美，并持续提升DeepSeek V4、Mimo-V2.5和Qwen3.6等多尺度模型家族的表现。据我们所知，JIT-Agent是首个专为即时框架生成而构建的模型，确立了框架智能作为代理能力中可训练、可迁移且可累积的维度，与模型扩展正交。