연구자들은 외부 도구를 사용하여 복잡한 질문에 답변하는 심층 연구 에이전트를 개선하기 위해 설계된 계층적 경험 활용 프레임워크인 APEx를 제안합니다. 시스템은 상호작용 기록을 인스턴스 수준 궤적 메모리와 카테고리 수준 절차 기술로 조직하고 Executor, Distiller 및 Planner 아키텍처를 통해 결합합니다.
- 보상 유도 기술 증류를 위한 3단계 교대 GRPO 학습 패러다임을 통해 최적화됩니다.
- 기술 유도 테스트 타임 강화 학습을 통해 온라인 Planner 적응을 위한 절차적 사전 지식으로 증류된 기술을 사용합니다.
- 7개의 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하여 GPT-5.4보다 14.7점, 가장 강력한 메모리 증강 베이스라인보다 3.0점 더 높습니다.
APEx는 테스트 중 정책 드리프트를 방지하기 위해 기술 정렬 정규화와 함께 ground-truth 없는 자기 개선을 가능하게 합니다.