新框架借世界模型预测路径实现智能体自我改进
原文标题：Self-Improving Agents with World Model Predictive Paths
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论文提出受模型预测路径积分（MPPI）控制启发的测试时框架：智能体每步生成多个候选动作，用世界模型「想象」其结果，再按任务进展与风险加权决策。双分支经验记忆分别改进规划器与世界模型，在 ALFWorld 与 ScienceWorld 上验证了经验引导预测控制的有效性，代码将开源。
- 问题
- LLM 智能体部署时如何结合未来结果预判与历史经验改进决策，尚未充分探索。
- 方法
- 借鉴 MPPI 控制，每步生成多个候选动作并用世界模型想象结果，按任务进展与风险加权选择，双分支经验记忆分别改进规划器与世界模型。
- 结果
- 在 ALFWorld 与 ScienceWorld 上，三种骨干模型均验证了经验引导预测控制的整体性能优势。
- 影响
- 给智能体加一层「先想象再行动」的测试时决策模块，无需真实执行即可比较动作，可直接用于降低在线试错成本。
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