arXiv · AI· Wenjun Wang, Yuchen Fang, Fengrui Liu, Zibo Liang, Kai Zheng·· 5 小时前AI 评分25
Experience Memory Graph: 从Agent轨迹中提取可复用纠错知识
Experience Memory Graph: Extracting Reusable Correction Knowledge from Agent Trajectories
AI 导读
研究者提出Experience Memory Graph（EMG）框架，将Agent失败恢复重构为图匹配问题，实现单次测试时纠误。 该框架离线构建有向动作决策图，通过匹配失败与专家轨迹提取通用子图及图编辑路径，存入记忆图。 实验表明，EMG在ALFWorld和ScienceWorld基准上，于已知与未知任务集均优于现有记忆构建基线。
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