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Adobe Research 与 UC San Diego 提出 EditAgent，把通用图像编辑器和专用工具并行生成候选，再由标准语言模型依据验证数据挑选最佳结果。

在 600 条编辑测试中，通用编辑器 Flux-2-Klein-9B 有 42.7% 的结果不可用，专用工具解决了其中约三分之二的失败，集中在锐化、旋转和缩放。专业评审在 78.5% 的对比中更偏好从原图并行生成的多个变体，而非逐步迭代。加入包含局部特写、变化图和亮度色彩统计的验证记录后，七个测试语言模型全部超过微调评测模型 EditScore-72B 的 74.8%，Qwen3.8-27B 达到 81.3%。

微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的 0/1 可执行校验结果当作强化学习奖励，用于训练智能体。

用 GRPO 对 Qwen3.8-27B 训练 50 步后，在 507 项 ThinkingBox-Bench 任务各跑 20 次，pass@1 从 51.70% 升至 60.78%，20 次全部通过的任务从 38 个增至 107 个，而至少通过一次的任务从 453 个降至 446 个。训练池按离线策略相对难度筛选，只保留基础模型时对时错的任务，最终池含 187 个任务，基准任务未参与训练。