تقدم الورقة WorldEvolver، وهو إطار عمل يزود وكلاء LLM طويلي المدى برؤية موثوقة من خلال مراجعة سياق وقت النشر دون تعديل معلمات النموذج. يعالج المشكلة المتعلقة بالتنبؤات غير الموثوقة التي تؤدي إلى تدهور اتخاذ القرار عبر نهج ذاتي التطور يعزز دقة التنبؤ وأداء التخطيط.
- الذاكرة العرضية تسترجع انتقالات الفعل الحقيقية للمحاكاة.
- الذاكرة الدلالية تستخرج قواعد استدلالية دائمة من عدم التطابق بين التنبؤ والملاحظة.
- الرؤية الانتقائية تصفي التنبؤات منخفضة الثقة قبل الدمج.
- تم تقييمه على ALFWorld وScienceWorld، حيث حقق أعلى دقة تنبؤ عبر ثلاثة هياكل خلفية.
- يتفوق على الأسس الأخرى في معدل نجاح الوكلاء اللاحق المقاس على AgentBoard.
يوضح هذا النهج أن مراجعة الذاكرة أثناء وقت الاختبار تحسن بشكل كبير من كل من دقة تنبؤات نموذج العالم ومعدل النجاح العام لمهام تخطيط الوكلاء.