arXiv cs.AI·60 天前★ 3
APEx：自适应深度研究问答的经验蒸馏框架
原文标题：APEx: Distillation of Agent Procedural Experience for Adaptive Deep Research Question Answering
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
- 问题
- 深度研究智能体难以从历史经验中持续学习，检索冗长轨迹或蒸馏技能与策略脱节。
- 方法
- 分层经验框架，将交互历史组织为实例级轨迹记忆和类别级程序技能，通过执行器、蒸馏器、规划器闭环和三阶段交替GRPO训练耦合。
- 结果
- 7个基准达SOTA，超GPT-5.4 14.7个点，超最强记忆增强基线3.0个点。
- 影响
- 为深度研究智能体提供可自改进的经验利用范式，减少人工提示工程，适合构建长期运行的问答代理。
所属主题智能体50
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原始标题：APEx: Distillation of Agent Procedural Experience for Adaptive Deep Research Question Answering
AI 中文标题：APEx：自适应深度研究问答的经验蒸馏框架
来源：arXiv cs.AI · 发布于 60 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）
标签：深度研究 / 经验蒸馏 / 强化学习 / 智能体
关键词：deep research / experience distillation / GRPO
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