EVOKE：激发 Agent 世界知识以实现可迁移决策

英文标题：EVOKE: Eliciting World Knowledge in Agents for Transferable Decision-Making

论文提出 EVOKE，旨在提升大语言模型（LLM）Agent 在多步决策任务中的跨环境迁移能力。作者指出，现有 Agent 在未见环境中的泛化表现较差，而世界模型方法通常需要通过预测未来观测来改善这一问题。此类方法的代价是额外的训练开销，EVOKE 关注如何利用和激发 Agent 已有的世界知识，以支持更具可迁移性的决策。

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