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ReGE: 通过经验合成提升智能体性能
原文标题
ReGE: Stronger Agents through Experience Synthesis
AI 导读
研究团队提出ReGE框架，将智能体在交互任务中记录的经验转化为指导新尝试的指导信息。ReGE-Syn实现通过单次教练调用将执行记录和可用工件合成为独立指导，连接任务特定发现与建议行动。在四个基准测试中，ReGE使GPT和Claude的准确率分别平均提升9.9和8.8个百分点。相比AggAgent，ReGE-Syn将指导构建令牌减少98.2%和95.5%，同时成功完成任务。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
ReGE框架通过经验合成显著提升智能体任务完成准确率，并大幅减少指导构建所需的计算资源，适用于各类交互式智能体系统。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。