EvoBelief：面向自我改进 LLM Agent 的可证伪世界模型

英文标题：EvoBelief: Falsifiable World Models for Self-Improving LLM Agents

EvoBelief 研究面向自我进化 LLM Agent 的可证伪世界模型，关注 Agent 对环境动态的信念是否准确、完整且保持更新。论文指出，Agent 即使在经验积累、反思或技能层面具备较强的程序化能力，仍可能因环境模型不完整、错误或过时而失败。该方向意味着开发者在提升 Agent 能力时，除优化行动策略外，还需要建立能够被验证、反驳和修正的环境认知机制。原文摘录未提供具体实验数据、方法细节或性能结论。

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