STRATA论文提出自维护三层经验图谱框架

Guanhua Zhu等人在arXiv发布STRATA论文，提出一种用于自进化语言Agent的自维护结构化经验记忆，将经验组织为由原子技能与代码片段、任务工作流和通用元框架组成的三层图，节点间以类型化边连接。系统通过相似度检索、类型化反思、社区发现、压力触发的垃圾收集等机制实现自我维护。 论文称，在AppWorld、WebArena、ALFWorld、ScienceWorld四个交互基准上，使用两个冻结骨干模型与七个基线对比，STRATA在所有记忆增强方法中取得最佳平均分数，同时延迟最低、环境交互步数最少。以上为作者声称的论文结果，证据阶段为论文发布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。