程序图：面向大语言模型智能体的自演化执行结构
研究人员提出“程序图”，用于组织大语言模型智能体所需的程序性知识。与仅从不断累积的交互历史中不受约束地生成动作不同，该方法将步骤、关系和条件表示为图结构。在每个决策步骤，指导模型会把相关子图转换为情境化指引，影响智能体的下一步行动，但不会直接规定行动。基于大语言模型的改进循环会比较成功和失败的执行轨迹，并仅采纳能够保持或提升留出验证集性能的图结构修改。研究人员称，在多个数据集、任务类型和语言模型上的实验中，程序图相较于基于记忆的基线方法取得了稳定提升，还能修复存在缺陷的专家设计流程。
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