arXiv cs.CL· Zhiyuan Huang, Shengan Zheng, Chenghu Yang, Song Zhang, Lingyun Li, Chen Yu, Weiquan Huang, Linpeng Huang·· 10 小时前AI 评分35
Synapse-Control：用轻量运行时控制让智能体经验可落地
Synapse-Control: Making Agent Experience Actionable with Lightweight Runtime Control
AI 导读
Synapse-Control 是一个智能体运行时，用轻量控制平面选择建议并决定何时发送给任务执行模型，以 1.7B 分类器对候选建议打分替代生成式诊断。在 AppWorld 和 WebShop 各 1,308 次尝试中，它取得 270 次成功（比 Base 多 29.8%），替代 4,987 次生成式诊断调用，辅助控制时间相比 Sentry 分别降低 50.2% 和 51.0%。
正文 · AI 翻译
摘要：大型语言模型智能体复用执行经验，以提升在复杂工具类任务上的可靠性。Sentry 等系统会调用大型模型生成失败诊断，然后再检索建议，这为经验复用增加了推理成本。我们提出 Synapse-Control，这是一种智能体运行时，其轻量级控制平面负责选择建议，并决定何时将其发送给执行任务的模型。规则会筛选出相关建议，而一个基于教师标注的状态-建议对微调的轻量级 1.7B 分类器会对这些候选建议进行评分，而不是生成诊断。微契约编码可复用的接口检查，例如必需参数或有效选项，而不规定完整的任务程序。提示值表记录先前的指导与反馈，通过冷却和 token 预算检查来限制重复建议。在 AppWorld 和 WebShop 中，每种方法各进行 1,308 次尝试，Synapse-Control 分别取得 270 次成功（比 Base 多 29.8%），替代了 4,987 次生成式诊断调用，并将辅助控制时间相对于 Sentry 分别减少 50.2% 和 51.0%。
| 评论： | 21 页，8 幅图，18 张表，包括附录 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2611.13615 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2611.13615v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.13615 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Zhiyuan Huang [查看电子邮件]
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2026 年 11 月 10 日星期二 05:50:12 UTC（189 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org