基于世界模型预测路径的自进化 Agent
英文标题：Self-Improving Agents with World Model Predictive Paths
本论文（arXiv:2610.28945v1）探讨了如何构建具备自我改进能力的大语言模型（LLM）Agent。研究重点聚焦于智能体在实际部署阶段与环境交互时，如何将对未来状态/结果的前瞻性预判与历史交互经验深度结合，协同优化其行动决策。该方案为提升 Agent 在复杂动态环境中的自主适应与反思进化能力提供了新的理论与工程思路。
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中文
arXiv 论文编号：arXiv:2610.28945v1
发布类型：最新公布（Announce Type: new）
摘要
大语言模型（LLM）Agent 越来越被期望在部署运行过程中与环境展开交互，并持续改进其决策能力。然而，如何将对未来可能结果的预判（anticipating future outcomes）与累积的历史交互经验相结合以共同支持决策优化，仍是亟待解决的关键问题……
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