研究人员开发了LabEvolver，一个旨在增强湿式实验室代理能力的创新框架。该无训练系统利用执行经验中提取的片段记忆来提高代理性能。LabEvolver整合了一个内部试验循环，用于自适应感知和安全验证，以及一个外部演化循环，用于提炼已完成的轨迹，将其转化为可重用的技能和策略。在实际应用中，LabEvolver取得了显著的改进，在pH调节任务中，完成时间和安全门拦截分别减少了48%和60%以上。它还在ALFWorld基准测试中展示了增强的性能，提高了累积成功率。 AI
影响 该框架可以通过实现更高效、更安全的自动化实验来加速科学发现。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新框架及其实验结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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