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TreeAgent
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TreeAgent 推出，用于处理具有改进记忆代理的长层级数据
研究人员推出了 TreeAgent，这是一种新颖的记忆代理，旨在处理长层级数据，克服了现有平面分割方法的局限性。TreeAgent 通过将输入分割为完整的子树和相邻的兄弟子树组来保留结构关系，同时还附加结构路径以进行上下文识别。这种方法改善了信息流，并允许代理访问祖先信息，在四个代表性记忆代理和八个检索与聚合任务中平均性能提升了 3.61%。
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TreeAgent 使用多智能体系统和 VLM 自动化林业偏倚标注
研究人员开发了 TreeAgent，这是一个新颖的多智能体系统，旨在利用专家规则和视觉语言模型 (VLM) 自动化林业偏倚标注。该框架将专家决策树与 VLM 集成以实现本地化感知，并采用多智能体投票来提高可靠性。该系统利用解耦声明式决策 (D3) 框架在不同专家结构之间实现泛化，显著减少了手动专家标注的需求，同时保持了可解释性。