ReCore：长程智能体规划图错误修复新方法

研究人员 Xinyuan Song 和 Zekun Cai 提出了 ReCore 算法，该算法通过建模规划图中节点与边错误的耦合传播，专门识别并修复导致长程智能体错误放大的紧凑核心区域，从而提升长期稳定性的同时实现根因定位。 ReCore 仅向大语言模型（LLM）暴露核心区域进行诊断，避免了全图重放带来的高昂成本。根据 2026 年 10 月 20 日更新的 arXiv 论文 v3 版本，该方法在 Who&When 基准测试中表现出显著的效率优势。 实验结果显示，ReCore 在保持与全上下文恢复相当修复效果的前提下，每次成功修复所需的 token 数量最高减少了 7.4 倍，为长程规划图的错误修复提供了一种高性价比的解决方案。

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