基于 LLM 动作生成的自主代理分层纠错图框架

本文提出一种基于大语言模型动作生成的自主代理分层纠错图框架（HECG）。该框架包含三大创新：多维可迁移策略（MDTS），通过整合任务质量、置信度及语义推理得分，实现量化性能与语义语境的对齐；错误矩阵分类（EMC），将任务失败细分为十类错误并分析根源，指导策略优化；因果语境图检索（CCGR），构建包含状态、动作及因果依赖的图结构，超越向量相似度以捕捉复杂关系。HECG 旨在提升代理在动态环境中的策略适应性及多步任务执行可靠性。