两个新系统ACE和ALTK-Evolve通过使用代理记忆从过去的失败中学习来提高LLM代理的性能。这两个系统都避免将经验教训压缩成摘要，而是保留成功和不成功操作的详细记录。ALTK-Evolve通过提供更灵活的经验教训传递方式来区分自己，允许模型只使用它们能够处理的部分，这与ACE相比，推理成本显著降低，特别是对于能力较弱的模型。 AI
影响 这些方法可以通过优化LLM代理如何从过去的经验中学习和利用它们，从而显著降低其推理成本。
排序理由 该条目描述了通过代理记忆的新技术改进LLM代理性能的新研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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