LAMB：面向长流程大语言模型 Agent 的隐式多假设信念状态
英文标题：LAMB: Latent Multi-Hypothesis Beliefs for Long-Horizon Large Language Agents
在长流程任务中，大语言模型 Agent 需要紧凑的记忆机制，既能保留交互证据，又能持续维护针对未观测状态的多个竞争假设。针对现有信念状态方法多依赖离散自然语言编码、易受更新开销与累积误差限制的问题，研究提出了 LAMB（Latent Multi-Hypothesis Beliefs）。通过在隐空间中表征多假设信念状态，该方法提升了智能体在部分可观测环境中的长程状态追踪与稳健决策能力，为开发长生命周期自主 Agent 提供了新思路。
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中文
LAMB：面向长流程大语言模型 Agent 的隐式多假设信念状态
- arXiv 编号：arXiv:2610.26955v1
- 公告类型：new
摘要
长流程语言智能体（Long-horizon language agents）需要紧凑的记忆机制，既能够完整保留交互证据，又能在面对未观测状态时同时维持多个相互竞争的假设（competing hypotheses）。
尽管现有方法已被证明行之有效，但许多信念状态（belief-state）方法通常使用离散的自然语言来编码记忆，在这种模式下，重复的状态更新与重写往往容易引发信息丢失或累积误差……
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