IDM:自进化智能体改进动态预测框架
原文标题:Predict Before You Modify: Learning Improvement Dynamics for Self-Evolving Agents
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论文提出可编辑的改进动态模型(IDM),在评估前预测修改的任务级结果并指导修订,评估后用历史修改与结果持续改进 IDM。基于 HyperAgents,在多语言编程、论文评审、机器人奖励设计和奥数评分四个领域均超越基线,平均性能提升最高达 46%,且预测知识可跨领域迁移。
- 问题
- 自进化智能体只能等昂贵评估后才知道修改效果,且总分掩盖失败差异。
- 方法
- 引入可编辑改进动态模型,评估前预测修改的任务级结果并指导修订,评估后持续更新预测知识。
- 结果
- 在多语言编程、论文评审、机器人奖励设计、奥数评分四领域均超 HyperAgents,平均性能最高提升 46%。
- 影响
- 把试错成本前移为预测,智能体迭代更省 token,且预测知识可跨领域迁移。
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