EvoBelief提出可证伪世界模型提升LLM Agent自进化
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2026年10月12日，arXiv cs.AI发布论文介绍EvoBelief框架。该研究旨在解决自进化LLM Agent因环境信念不完整、错误或过时而失败的问题。其核心机制是将环境知识表示为可证伪的假设，利用意外结果和决策相关未知量触发假设形成，并通过后续观察和受控实验进行独立验证。该方法保持语言模型冻结，每条规则均关联证据及所改变的决策，通过反例缩小或淘汰规则以适应环境变化。在四个基准测试中，EvoBelief展示了显著的性能提升和跨任务复用能力。
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- arXiv cs.AIEvoBelief 提出用可证伪假设构建世界模型使 LLM Agent 在部署中自我进化
该论文提出 EvoBelief 框架，旨在解决自进化 LLM Agent 因环境信念不完整、错误或过时而失败的问题。其核心机制是将环境知识表示为可证伪的假设，利用意外结果和决策相关未知量触发假设形成，并通过后续观察和受控实验进行独立验证，仅在支持范围内指导预测或规划。该方法保持语言模型冻结，每条规则均关联证据及所改变的决策，通过反例缩小或淘汰规则以适应环境变化。 在四个基准测试中，EvoBelief 展示了显著的性能提升和跨任务复用能力。在 ALFWorld 上，在不使用 Actor 端转换记忆的情况下，相比匹配的 Frozen World Model，它分别将 Claude Haiku 4.5 和 GPT-5.4 的成功率提高了 23.9% 和 31.3%。在 MiniGrid 中，它能修订陈旧规则并在未宣布的动态变化后恢复。在 DiscoveryWorld 的反应堆实验室场景中，它成功发现并验证了定量定律，完成了 83.3% 的 Normal-tier 和 58.3% 的 Challenge-tier 实例，而所有评估基线均为 0%。 事实层面，该研究证明了通过可测试、可修订的环境知识而非模型参数更新，Agent 能够实现自我改进。推断层面，这表明未来 Agent 系统的优化重心可能从大规模参数训练转向动态知识库的维护与验证机制。猜测层面，这种架构若应用于复杂多变的真实世界场景，可能会降低持续学习所需的算力成本，但具体在长周期部署中的稳定性仍需进一步实证。
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