Компьютерная наука > Вычисление и язык [представлен 1 июня 2026 (v1), последний пересмотренный 24 октября 2026 года (эта версия, v2)) Название: Единый контекст Эволюция для агентов LLM View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: агенты на основе LLW могут решать многоэтапные интерактивные задачи путем сочетания рассуждений с обратной связью по окружающей среде, однако каждый эпизод начинается из одного фиксированного контекста, а любая полезная стратегия, обнаруженная в ходе работы, теряется после завершения задания. Существующие подходы либо ограничивают обучение текущей задачей, либо объединяют весь опыт в единый нетипированный магазин без разграничения типов знаний, отслеживания качества с помощью использования или балансирования того, что по-прежнему отсутствует библиотека. Мы внедряем унифицированную эволюцию контекста (UCE), без градиентной системы, которая выводит опыт агента за рамки эволюционирующей библиотеки типируемых Эвропных контекстов. UCE размножает опыт на четыре дополнительных типа (поминание, стратегия, рабочий поток и скальпель), каждый из которых генерируется траекториями в условиях конкретного типа, извлекается во время принятия решения, получает результаты неоднократного использования и при этом конденсируется, когда он более не является ценным. Модуль планирования распределяет бюджет каждого цикла на те типы, где библиотека слабее. В рамках двух интерактивных контрольных показателей UCE повышает успех ALFWorld с 75,4 до 96,3 процента и целевой…
Единый контекст эволюции для агентов LLM
arXiv: 2606.023004v2 Annuales Type: заменить резюме: агенты на LLM могут решать многоэтапные интерактивные задачи путем сочетания рассуждений с обратной связью по окружающей среде, однако каждый эпизод начинается из одного и того же фиксированного контекста, а любая полезная стратегия, обнаруженная в ходе работы, теряется после завершения задания. Существующие подходы либо ограничивают обучение текущей задачей, либо объединяют весь опыт в единый нетипированный магазин без разграничения типов знаний, отслеживания качества с помощью использования или балансирования того, что по-прежнему отсутствует библиотека. Мы внедряем унифицированную эволюцию контекста (UCE), без градиентной системы, которая выводит опыт агента за рамки эволюционирующей библиотеки типируемых Эвропных контекстов. UCE размножает опыт на четыре дополнительных типа (поминание, стратегия, рабочий поток и скальпель), каждый из которых генерируется траекториями в условиях конкретного типа, извлекается во время принятия решения, получает результаты неоднократного использования и при этом конденсируется, когда он более не является ценным. Модуль планирования распределяет ген каждого цикла