כתבה
arXiv cs.AI ·
DAEDALUS: פיתוח זיכרון של סוכן מבוסס על משימות שנוצרו על ידי עצמו
DAEDALUS: Bootstrapping Agent Memory from Self-Generated Tasks
סוכני LLM לומדים ממשימות שנוצרו על ידי עצמם כדי לשפר את הביצועים. דאדלוס (DAEDALUS) הוא שיטה לבניית זיכרון של סוכן מבוסס על משימות שנוצרו על ידי עצמו, ללא ידע קודם של הסביבה. DAEDALUS משלב שני סוכנים: מחקרן שמתערבב עם הסביבה כדי לייצר משימות מסובכות וניתנות לפתרון, ופתרון שנוסה אותן. היתרונות של DAEDALUS כוללים שיפור של 15.9 נקודות בממוצע בקצב הצלחה, ו-2.2x בקצב pass^5, והוא תחרותי עם שיטות שמשתמשות במשימות אימון, בעלות עלות פריצה נמוכה יותר.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.08048v1 Announce Type: new Abstract: LLM agents often lack the operational knowledge to act reliably in new environments, as they must discover specific tool behaviors or environment conventions on their own. Without memory of past attempts, they repeat the same mistakes across tasks, leading to more task failures and longer trajectories. To address this, agentic systems typically rely on human-written guidelines or on procedural memory built from training tasks and an oracle verifier, both of which require prior knowledge of the environment. We present DAEDALUS, a method for bootstrapping reusable agent memory from self-generated practice without existing tasks or oracle verifiers. DAEDALUS pairs two agents: an explorer that interacts with the environment to generate challengin
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית