Forage V2：自主智能体组织中的知识进化与迁移

针对开放世界任务中智能体系统性低估目标范围的问题，Forage V2 将架构从单次探索扩展为学习型组织。该系统通过跨运行积累经验和跨模型能力迁移，结合审计分离等制度保障防止知识退化。实验表明，知识条目显著增长且评估趋于稳定；弱模型注入强模型知识后，覆盖率差距大幅缩小，成本减半并加速收敛。其核心贡献在于设计了使任意新加入智能体更可靠的组织制度与可迁移的组织记忆架构。