CatalogAgent：一种支持生成式 AI 模型上下文工程的监督代理介导自学习系统

针对电商产品目录中结构化属性缺失问题，本文提出 CatalogAgent，一种新颖的智能体系统。该系统通过监督代理调解生成器与评估器之间的内部冲突及外部卖家反馈，并利用记忆库汇总模式形成学习经验。这些经验通过上下文工程反馈至工作模型，使其在无干预下实现自我改进。实验表明，该方法显著提升了生成器与评估器的性能，确立了监督代理介导的自学习新范式。