ExpVoyager: navigazione diretta tra le esperienze per la sintesi dinamica delle skill degli agenti

Abstract degli autori

Imparare dall’esperienza è diventato un paradigma fondamentale per sviluppare agenti basati su LLM capaci di evolversi autonomamente, apprendere di continuo e ampliare le proprie capacità. In questo paradigma, la sintesi delle skill degli agenti si è affermata come una soluzione promettente per trasformare l’esperienza accumulata in conoscenze procedurali riutilizzabili, che costituiscono un livello importante del sistema di harness che fornisce risorse agli agenti durante l’esecuzione. Nonostante queste potenzialità, gli approcci esistenti tendono ad astrarre l’esperienza passata in conoscenze procedurali fisse prima che siano note le esigenze dei compiti successivi. Si rischia così di scartare conoscenze che diventeranno cruciali in seguito e, al tempo stesso, di conservare dettagli specifici di singoli casi, irrilevanti per i compiti futuri. In questo articolo riformuliamo la sintesi delle skill degli agenti come un problema di navigazione dinamica nell’esperienza passata: gli agenti esplorano attivamente, in funzione del compito da svolgere, le traiettorie accumulate, accedendo alle conoscenze tratte dall’esperienza in modo mirato e granulare. A questo scopo proponiamo ExpVoyager, un nuovo framework in cui un curatore delle skill naviga tra le esperienze grezze attraverso diverse prospettive e a diversi livelli di dettaglio. Il curatore individua continuamente le conoscenze procedurali riutilizzabili in ciò che osserva e tiene traccia delle conoscenze ancora necessarie, che orientano la navigazione successiva. Numerosi esperimenti dimostrano l’efficacia e la versatilità di ExpVoyager: mostrano miglioramenti costanti nelle prestazioni sui compiti successivi, progressi continui al crescere dello spazio delle esperienze e la compatibilità pratica con le skill esistenti, mantenendo efficiente l’accesso alle esperienze.