摘要
自进化代理旨在无需外部监督即可通过交互提升能力,但在部分可观测环境中极具挑战。现有方法常依赖记忆或规划模块,却鲜少将其闭环以持续优化对环境动态的理解。本文提出 ProPlay,一种支持过程级预演的程序化世界模型。它将成功轨迹抽象为过程并构建捕捉因果转移的过程图,利用可靠性记录评估过往贡献。代理在执行前模拟未来轨迹作为引导,执行后利用反馈 refinement 图谱。实验表明,ProPlay 在环境理解与自进化能力上显著优于强基线。
AI 推荐理由
论文核心提出自我进化代理,通过程序世界模型闭环优化内部理解。
研究机构
University of Notre Dame
University of Connecticut
论文信息