谷歌等提出 ProceduralGraphs：把工具、技能、记忆连成程序图，Agent 存活率 6%→34%
新智元 · wechat · 2026-09-21
来自 Google、佐治亚理工和北大的研究者提出 ProceduralGraphs（PG），用「过程—关系—过程」三元组把工具调用、技能、内部推理与任务状态组织成带条件、建议与坑点的有向图，为 Agent 提供「接下来如何行动」的程序知识。论文：arxiv.org/pdf/2609.09153
核心设计：执行时定位当前节点，读取出边两跳内的局部子图生成指导，动作仍由执行模型决定；离线阶段根据执行轨迹提出改图方案，经独立验证不降分才采纳，经验更新无需改模型权重。实验中手工专家图反而拉低 MultiChallenge 成功率（87.5%→58.93%），演化迭代后达 92.86%。
关键结果：BFCL v3 工具调用准确率 67%（最强基线 58%）；EnterpriseArena 132 个月企业模拟中，Gemini 3.1 Pro 存活率 6%→34%，Claude Sonnet 4.6 44%→58%；局部子图指导比全图指导在 ALFWorld 成功率 54.48%→81.53%，token 省 70.9%。局限：问答类任务收益小，离线演化有额外算力开销。
所属事件:谷歌等提出程序图方法提升长任务智能体表现(2 条相关)→
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