KPHarness 提出知识-探测协同进化的游戏智能体执行框架
原文标题：KPHarness: Co-Evolving Knowledge and Probing for Long-Horizon Gaming Harnesses
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论文提出 KPHarness，通过知识探测协同进化来调整冻结视觉-语言-动作模型的外部执行框架。恢复知识提供干预假设指导主动探测，探测结果反过来精炼知识与探测策略。在 Minecraft 挖矿、战斗、合成任务上，任务覆盖率优于裸策略、固定框架和仅知识进化方案。
- 问题
- 游戏智能体失败后，如何判断外部执行框架该怎样改，而非仅换一条恢复规则。
- 方法
- 让恢复知识与主动探测协同进化，在冻结视觉-语言-动作模型外迭代修订执行框架。
- 结果
- 在 Minecraft 挖矿、战斗、合成任务上任务覆盖率优于裸策略、固定框架与仅知识进化方案。
- 影响
- 为冻结大模型加外挂框架的智能体提供可复用的失败诊断与自改进范式。
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