摘要
大语言模型智能体正在重塑工业格局,但多数实用智能体仍依赖人工设计,因任务差异大而成本高昂。本文提出ReCreate——一种由经验驱动的自动领域智能体构建框架,系统性地利用智能体交互历史,从中提取成功或失败的原因及改进路径。该框架引入“智能体即优化器”范式,包含三大组件:按需调用的经验存储与检索机制、将执行经验映射为脚手架编辑的推理-创建协同流水线,以及将实例级细节抽象为可复用领域模式的分层更新策略。实验表明,ReCreate在多个领域中优于人工设计及现有自动化方法,即使从极简初始脚手架出发亦表现优异。
AI 推荐理由
论文核心利用交互历史(即经验记忆)驱动Agent创建与优化,涉及记忆存储、检索与抽象机制。
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