原则指引，行动启发：通过知识抽象实现 Agent 进化
英文标题：Principles that Guide, Actions that Inform: Agent Evolution via Knowledge Abstraction
本研究探讨了基于知识抽象的大语言模型（LLM）Agent 持续进化机制。论文指出，虽然 LLM Agent 在交互式环境中表现出色，但其从过往经验中持续自我迭代的能力仍面临瓶颈。尽管参数微调能带来适应性，但该方式严重依赖模型内部参数访问权限，限制了黑盒与通用场景下的灵活性。这一基于原则指导与行动反馈的抽象进化机制，为实现免微调、低成本的 Agent 持续学习和动态适应提供了重要参考。
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摘要
大语言模型（LLM）Agent 在交互式环境中展现出了强大的能力，然而它们从经验中持续进化的能力仍然十分有限。尽管模型微调技术能够实现行为适应，但其对底层参数访问权限的高度依赖……
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