Alita-Gは、一般的なエージェントを特定のドメインの専門家に変換する自己進化フレームワークです。このフレームワークでは、一般的なエージェントがターゲットドメインのタスクを実行し、成功した軌跡から候補となるモデルコンテキストプロトコル（MCP）を合成します。MCPはパラメータ化されたプリミティブに抽象化され、MCPボックスに統合されます。推論時には、エージェントがMCPエグゼキュータを装備し、各ツールの説明や使用例を使用してMCPを選択します。GAIA、PathVQA、Humanity's Last Examなどのベンチマークで、Alita-Gは計算コストを削減しながら、強力な性能向上を達成しました。特にGAIAの検証では、83.03%のpass@1と89.09%のpass@3という新たな最先端の結果を達成し、従来のエージェントと比較して平均トークン数を約15%削減しました。このように、Alita-Gは一般的な能力から再利用可能なドメイン特有の能力へと理論的な道筋を提供し、複雑な推論タスクにおける精度と効率を向上させています。