Durch das Destillieren von Erfolgen und Fehlern aus Trainings-Trajektorien in Prompt-Guidelines lässt sich ein nicht-frontier-Modell auf ein Benchmark-Top-Ergebnis heben – ein kosteneffizienter Weg, Agenten-Zuverlässigkeit zu steigern, ohne Gewichte zu aktualisieren.