ALTK-Evolve 是一种用于代理记忆的系統，它在不更新权重的情况下将代理轨迹转化为可复用的指南，其准确率匹配或超越了 ACE，同时使用的 token 数量显著减少。与 ACE 在每个步骤中注入完整操作手册不同，ALTK-Evolve 使用选择性检索，根据模型容量仅提供相关的指南。

  • 在 DeepSeek-V3.2 上，ALTK-Evolve 以约 40% 的推理成本在 Easy、Hard 和 Overall 任务上均优于 ACE。
  • 在 gpt-oss-120b 上，它以 56.0 对 54.8 的得分与 ACE 持平，成本约为七分之一。
  • 该系统避免将经验压缩为摘要，而是保留带有支持计数的独立指南以保存经验。
  • 交付经过校准：强模型接收完整的合并集，而弱模型接收精选的子集以避免上下文拥挤。

通过将记忆交付视为可调旋钮而非常量，ALTK-Evolve 防止了指导信息淹没弱模型，并减少了强模型的 token 使用量。