面向智能体任务的对象中心环境建模

英文标题：Object-Centric Environment Modeling for Agentic Tasks

大型语言模型（LLM）智能体可通过累积经验持续改进，但随着交互规模扩大，自由形式的文本记忆变得难以维护、验证和复用。近期符号化方法尝试学习可执行技能或程序化世界模型，但依然存在局限。本文提出一种以对象为中心的环境建模路线，旨在为智能体提供结构化、可组合、可复用的经验表征，对构建更可靠、可扩展的自主智能体具有重要工程参考意义。

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