DAEDALUS:无任务无验证器,靠自生成练习为 Agent 积累记忆

illuin · hf · 2026-10-07

Illuin 提出 DAEDALUS,一种不依赖人工任务和 oracle 验证器、从自生成练习中为 LLM agent 构建可复用记忆的方法。

• 双 agent 机制:explorer 在环境中交互生成「有挑战但可解」的任务,solver 尝试解决;每次失败提炼一条启发式规则,规则需在 solver 多次成功后才被接受
• 记忆库:被接受的启发式沉淀为测试时使用的记忆库;结果反馈也帮 explorer 调节后续任务难度
• 效果:在 AppWorld、τ²-bench、AutomationBench 上,相比无记忆基线平均成功率最高提升 15.9 个百分点,pass^5 最高提升 2.2 倍,与使用训练任务的方法相当而推理成本更低
• 额外发现:小幅探索预算即可见效;启发式对其他模型家族的 agent 也有效;solver 轨迹是提炼有效启发式的关键;生成的任务还能当 benchmark 代理用于模型排名

代码已开源:github.com/illuin-tech/daedalus

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