ALTK-Evolve — система агентной памяти, преобразующая траектории агентов в повторно используемые руководства без обновления весов; она сопоставима с ACE или превосходит её по точности, используя значительно меньше токенов. В отличие от ACE, который на каждом шаге внедряет полный свод правил, ALTK-Evolve использует селективный поиск для предоставления только релевантных руководств в зависимости от мощности модели.

  • На DeepSeek-V3.2 ALTK-Evolve превосходит ACE по задачам Easy, Hard и Overall при примерно 40% стоимости вывода.
  • На gpt-oss-120b он равен ACE с результатом 56.0 против 54.8 при стоимости около одной седьмой.
  • Система избегает сжатия уроков в сводки, сохраняя отдельные руководства с подсчётом частоты применения для сохранения опыта.
  • Доставка настроена: мощные модели получают полный консолидированный набор, а более слабые — отобранное подмножество, чтобы избежать переполнения контекста.

Рассматривая доставку памяти как настраиваемый параметр, а не константу, ALTK-Evolve предотвращает перегрузку слабых моделей указаниями и снижает расход токенов на сильных моделях.