研究提出信念校准优化：为LLM智能体构建显式世界模型
原文标题：Belief-Calibrated Optimization: An Explicit World Model for Agentic Optimization
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本文提出信念校准优化（BCO），将编码代理的隐式信念显式化为持久上下文文档，并随评估持续修订。该文档作为世界模型，在五个基准上比无世界模型的对照获得更高训练通过率。目标模型交换后，BCO脚手架仍领先。离线消融表明文档内容携带可复用信息。
- 问题
- 编码代理优化脚手架时，关于环境如何响应的信念是隐式的，后续调用无法复用。
- 方法
- 提出信念校准优化BCO，将信念写成持久上下文文档并随候选评估持续修订，作为显式世界模型。
- 结果
- 在记忆QA、工具使用QA、代码即行动应用代理和终端代理五个基准上训练通过率高于无世界模型对照，且目标模型更换后仍领先。
- 影响
- 把优化信念外化为可复用文档，能提升代理脚手架迭代效率，且不依赖特定冻结模型。
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