EditAgent：重新思考智能体图像编辑

EditAgent 通过扩展智能体的动作空间与观察空间来改进图像编辑：每一步同时路由到通用编辑器和专用方法，并为每个候选结果附带验证记录，使现成 VLM 评判器优于微调奖励模型。候选并行生成、一次 listwise 调用完成评判，专家在 78.5% 的有效比较中更偏好该方式，且评判调用不超过顺序精修的一半。EditAgent 在三个基准上提升了两个开源权重编辑器，并可作为训练更强编辑器的数据引擎。