Strategistは、推論戦略を自律的に生成・改善するメタエージェントである。エージェントは「Blueprint」―再利用可能な実行コードを図書館に蓄積し、次のタスクでは類似Blueprintを検索し、5つの候補戦略を作成、実例で評価し、成功したものを図書館へ戻す。これを段階的に繰り返す四段階パイプライン（Retrieve→Propose→Evaluate→Accumulate）が図に示された。

30のベンチマーク（読解、数理、プログラミング、常識）で、Strategistは24のタスクでベースラインを上回り、平均精度は74.7％（ベースライン74.0％）とほぼ同等であるが、加重推論コストを39％削減した。精度とコストのバランスが失われるタスクもある。HotpotQAとCOPAでは精度は同等だがコストがそれぞれ9％、6％増加。MedQAとAIME 2024ではコストを減らすために5〜7％精度を犠牲にした。平均コスト削減率は39％である。