SAGE：自演化智能体的统计接受门控
原文标题：SAGE: A Statistical Acceptance Gate for Self-Evolving Agents
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自演化LLM智能体通过编辑技能文档迭代改进，但现有门控规则只看聚合分数，会引入永久性回退并受「优化者诅咒」影响。论文提出SAGE，采用逐项配对比较与单侧配对检验，仅在收益统计可靠时才提交编辑。在五个基准和四个骨干模型上，SAGE在20个设置中19个降低回退率，并全部取得最高最终分数。
- 问题
- 自演化智能体的门控只看聚合分数，会引入永久回退与优化者诅咒。
- 方法
- SAGE用逐项配对比较加单侧配对检验，仅在收益统计可靠时提交技能文档编辑。
- 结果
- 五个基准、四个骨干模型、20个设置中19个降低回退率，且全部取得最高最终分数。
- 影响
- 自演化智能体的技能更新需要统计门控，避免看似提升实则破坏已有能力的编辑。
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SAGE 用逐项配对检验替代聚合分数门控，20 个设置中 19 个降低回退率且全部取得最高最终分数。
- •现有门控只看聚合验证分数，会接受「均值上升但破坏已解决项」的编辑，造成永久回退
- •聚合规则还受优化者诅咒影响：有限噪声验证集上的最高分存在向上偏差
- •SAGE 对当前技能与编辑后技能在相同验证项上做逐项配对比较，非对称惩罚回退
- •采用单侧配对检验，仅当收益统计可靠时才提交编辑，否则弃权
- •在五个基准、四个骨干模型的 20 个设置中，19 个降低回退率，全部取得最高最终分数
为什么重要：自演化智能体的瓶颈正从优化器转向门控，SAGE 给出可复现的统计判据，对做 agent 技能自迭代的团队是直接可替换的组件。
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