arXiv cs.MA· Yuran Wu, Mengkang Hu, Qionglin Qiu, Fanqing Meng, Qiguang Chen, Yuhang Zhou, Qiudan Zhang, Xu Wang·· 3 天前AI 评分40
LAGO：将专用语言智能体作为可复用可增长选项
LAGO: Language Agents with Reusable Growing Options
AI 导读
LAGO 将专用语言智能体视为可复用的时序扩展选项，由元智能体从持久库中检索或新建选项、派发子任务并验证结果，库可跨任务增长而无需更新模型权重。
正文 · AI 翻译
摘要：长时程任务暴露了单体工具使用循环的一个弱点：单个智能体必须在单条轨迹内完成任务的分解、执行和验证。我们提出 LAGO，将专用语言智能体视为可复用的时间扩展选项。一个元智能体从持久化库中检索选项或生成新选项，分派子任务，验证结果，并将成功的新颖选项纳入库中。该库可跨任务增长，而无需更新模型权重。在 500 个 SWE-bench Verified 任务上，冻结的 Qwen3.5-35B-A3B 在两种角色下，使用官方 Docker 评估器进行单次尝试评估时解决了 58.6%。在一个固定的 150 任务子集上，我们以相同的策略、温度、任务 ID 和评估器重新运行 mini-SWE-agent、Terminus 2 和 LAGO；它们的解决率分别为 49.3%、57.3% 和 60.3%。跨模型实验提供的证据与分解质量的作用相一致。一项 50 任务的组件消融实验发现，无分解时少解决四个任务，打乱复用内容时少解决两个任务，无库时少解决六个任务。这些结果支持将可复用智能体选项作为任务流的实用抽象，同时将组件级因果关系留待任务和模型相关因素决定。
| 评论： | 16 页，7 幅图。同等贡献：Yuran Wu、Mengkang Hu。通讯作者：Xu Wang |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2610.19843 [cs.AI] |
| （或使用 arXiv:2610.19843v1 [cs.AI] 引用此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.19843 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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发件人：Yuran Wu [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 14 日星期三 09:12:47 UTC（573 KB）
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