arXiv cs.MA· Weihao Li, Jun Bai, Shijie Chen, Qincheng Lu, Xinyu Wang, Ziyang Song·· 4 天前AI 评分22
XferAgent：面向自我改进 LLM 智能体的跨智能体经验迁移框架
XferAgent: Cross-Agent Experience Transfer for Self-Improving LLM Agents
AI 导读
XferAgent 是一个跨智能体经验迁移框架，通过本地与共享经验图组织可复用经验，调和异构智能体的兼容贡献并避免不可靠合并。它为新任务挑选共享经验并与目标智能体的本地经验整合，在多种任务域上优于代表性记忆类方法，并实现异构智能体框架间的有效经验迁移，随着智能体更新和复用经验，累计任务成功率在连续任务轮次中持续提升。
正文 · AI 翻译
摘要：大型语言模型（LLM）智能体可以复用先前任务执行中的经验，以提升后续任务的表现。尽管现有方法能够实现跨智能体的经验共享，但智能体执行历史与任务需求的差异使得共享经验难以被有效复用。我们提出 XferAgent，一个跨智能体经验迁移框架，将可复用经验组织为本地经验图和共享经验图。XferAgent 协调来自异构智能体的兼容贡献，同时避免不可靠的合并。对于每个新任务，它选择共享经验并将其与目标智能体的本地经验整合，以支持任务执行。跨多种任务领域的实验表明，该方法相较具有代表性的基于记忆的方法有所提升，并能在异构智能体框架之间实现有效的经验迁移。随着智能体更新和复用其经验，累计任务成功率也会在连续任务轮次中不断提高。
| 评论： | 14 页 |
| 主题： | 多智能体系统（cs.MA）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.19581 [cs.MA] |
| （或 arXiv:2610.19581v1 [cs.MA] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.19581 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Jun Bai [查看邮箱]
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2026年10月14日星期三 04:51:53 UTC（1,154 KB）
来源：arXiv cs.MA · arxiv.org