arXiv · AI· Zeyuan Zhao, Yuanyuan Shi, Peng Yu, Lingyue Fu, Shao Zhang, Ying Wen·· 11 小时前AI 评分26
OMCE：LLM 智能体的测试时元控制经验框架
Evolving Memory, Learning to Meta-Control: Test-Time Adaptation for Experience-augmented LLM Agents
AI 导读
OMCE 框架在测试时通过上下文多臂老虎机学习元控制策略，从任务反馈中更新经验记忆并路由四种认知动作。 实验在四个基准上验证，OMCE 使首次尝试成功率提升最多 20.5 个百分点，相比使用 GPT-5.2 的 ACE 将单任务 token 消耗降低 5.7 至 62.5 倍。
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