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Agent KB: Aprovechar la experiencia multidominio para la resolución de problemas agénticos
Created by
Haebom
Autor
Xiangru Tang, Tianrui Qin, Tianhao Peng, Ziyang Zhou, Daniel Shao, Tingting Du, Xinming Wei, Peng Xia, Fang Wu, He Zhu, Ge Zhang, Jiaheng Liu, Xingyao Wang, Sirui Hong, Chenglin Wu, Hao Cheng, Chi Wang, Wangchunshu Zhou
Describir
Este artículo señala las limitaciones de los agentes de IA actuales, que no pueden aprender eficazmente de sus experiencias mutuas de resolución de problemas ni aprovechar las experiencias de éxito pasadas para autorreflexionar y corregir errores en nuevas tareas. Para abordar esto, proponemos Agent KB, una base de conocimiento compartida que captura tanto estrategias de resolución de problemas de alto nivel como experiencias de ejecución detalladas. Agent KB implementa un novedoso mecanismo de búsqueda de doble etapa profesor-alumno, donde el agente de aprendizaje busca patrones a nivel de flujo de trabajo para obtener orientación estratégica, y el agente profesor identifica patrones detallados a nivel de ejecución para mejorarlos. Este enfoque jerárquico permite al agente integrar diversas estrategias de fuentes externas para liberarse de las rutas de inferencia limitadas. Los resultados de la evaluación en las tareas de reparación de código de referencia GAIA y SWE-bench muestran que Agent KB mejora la tasa de éxito hasta en un 6,06 % en pass@1 y logra una mejora del 8,67 % (del 23 % al 31,67 %) en pass@1 para o3-mini en SWE-bench.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos Agent KB, un mecanismo efectivo para la transferencia de conocimiento entre agentes de IA.
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Mejorar las estrategias y prácticas de resolución de problemas a través del aprendizaje jerárquico profesor-alumno.
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Demostración empírica de mejoras de rendimiento en los benchmarks GAIA y SWE-bench.
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Integrar diferentes estrategias de resolución de problemas para mejorar la capacidad de razonamiento del agente.
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre la escalabilidad y la capacidad de generalización del Agente KB.
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Es necesario verificar la aplicabilidad del Agente KB a varios dominios y tareas.
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Dado que se trata de resultados de evaluación para puntos de referencia específicos, es difícil garantizar un rendimiento generalizado.
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Falta de explicación clara sobre la confiabilidad y criterios de selección de los agentes docentes.
