arXiv 人工智能· Ran Zhou, Zehui Kong, Fanyu Lin, Jiaheng Liu, Zhen Zhang, Yuxiang Ren·· 3 小时前AI 评分36
SPEM：面向 LLM 智能体高效技能调用的结构感知程序性记忆框架
SPEM: Structure-Aware Procedural Memory for Efficient Skill Use in LLM Agents
AI 导读
研究人员提出轻量级结构感知程序性记忆框架 SPEM，通过维护原子技能记忆与基于执行沉淀的技能有向无环图（Skill-DAG）记忆，结合 Skill-GNN 实现高效技能选择。在 ALFWorld 和 SkillsBench 测试中，该方法分别取得 87.1% 成功率和 38.38% 奖励分数，在降低 token 与运行时间开销的同时实现了更优的效能权衡。
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