结构化反馈提升 LLM 智能体循环中的修复能力

LLM 智能体常在外部落验证拒绝候选方案后重试，但验证与下次模型调用间的接口尚不明确。本文提出 VeriHarness，一种代码控制的智能体循环框架，由外部验证器控制接受度、预算及轨迹。实验对比原始诊断与包含失败位置、观测值及允许替代方案的 structured 反馈。在 50 个 TextWorld 游戏中，完整反馈将 Qwen2.5 和 Llama-3.1 的成功率分别提升 44% 和 42%。消融实验表明增益主要源于“允许替代方案”，且 JSON 格式本身无显著影响。该结果在不同调用预算下保持一致。