用回滚实验证明 Agent 真学习而非运气
go_kul_07 · reddit · 2026-09-01
在构建自改进 Agent 时，如何区分性能提升是源于学习还是运气/任务难度变化？作者借鉴科学实验中的“移除治疗”思想，为每个记忆存储逆操作，实现了回滚实验：
- 基线（无记忆）：46.3% 成功率
- 应用记忆：68.7%
- 回滚记忆：47.0%（回归基线）
- 重新应用：67.0%
实验在固定模型、低温度下运行，显著性 p < 0.0001，成本仅约 0.7 美元。这揭示了一个关键点：许多直接修改内部状态的 Agent 系统无法做此实验，无法剥离“漂移”因素。作者正在将其集成到开源引擎 Areev 中，让回滚成为一等公民操作。
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