思科 AI 推出 FAPO,一个由 Claude Code 驱动的多步 LLM 流水线自动化优化系统,基于 Apache 2.0 开源。FAPO 通过步骤级故障归因,从提示词、参数到链式结构逐级升级优化。在六项基准测试中,以 GPT-4.1-mini、GPT-5.4-mini 和 Gemma 3-12B 为任务模型,与 SOTA 优化器 GEPA 对比:18 个模型-基准比较中赢下 15 个,平均增益 +14.1 个百分点;在 HoVer 和 IFBench 上触发结构升级时六组全胜,平均增益达 +33.8 个百分点;仅在 AIME 上略逊 3.1 个百分点,在采样噪声范围内。防过拟合机制包括仅检查训练集、不可变文件及独立审查。