通过信念更新与世界建模提升长程智能体的故障恢复能力
BELIEFWEAVER 是一个用于长程任务故障恢复的框架，将多次尝试中持续积累的证据与对修复方向的前瞻性推理相结合。它维护涵盖探索前沿、尝试、观察结果和检查点的关系型信念状态，并利用执行证据和诊断证据确定优先级及回滚策略。隐式世界模型负责评估修复假设并预测进展。在三个基于终端的基准测试中，该方法相较于 Terminus-2 原生的连续执行方式，将综合最终得分提高了 5.1 个百分点。经过蒸馏的 90 亿参数学生模型比报告基线高出 9.8 个百分点，同时将教师模型 API 的估算成本降低了 54.8%。
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