JevSpawn: 通过组合式动作空间实现自适应智能体推理

摘要

LLM 智能体逐词元生成中间推理与动作，使长程交互缓慢且算力开销大。Jev 式模型能在有限域上给出快速概率预测，但要求事先指定这些域，从而限制了需要从自然语言指令推导动作并经交互不断调整的自主任务求解。作者提出 JevSpawn，一种把自然语言任务规范与有限概率探索连接起来的组合式策略：并行派生动作，并结合基于反馈的分支选择、表示修正，以及从保留备选方案中恢复；共享动作结构与模型前缀减少了重复生成和上下文计算，且无需额外训练。在八个基准任务上与七种智能体基线及一个 TypeSafe Jev 变体的比较评估表明，JevSpawn 在任务性能和导航速度上均有改善，是一种有前景的结构化智能体推理方法。