摘要
针对现有 LLM 代理在电子表格分析中缺乏透明度、难以处理多表比较及无法适应用户偏好等问题，本文提出 TabClaw。这是一个开源交互式 AI 代理，支持澄清模糊意图、展示可编辑执行计划及并行多表推理。其核心创新在于自我进化能力：通过记录工作流提取持久用户记忆，从重复模式中提炼可复用技能，并利用负面反馈升级技能。实验表明，TabClaw 在提升任务完成率和推理性能的同时，实现了分析流程的可 inspectable 化及个人化适应。
AI 推荐理由
论文核心在于代理的自我进化机制，包括从反馈中升级技能和提取持久记忆。
研究机构
State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China
论文信息