openJiuwen提出TTSE双轨自演进框架，五大基准验证Agent经验学习有效性

2026-11-10 · 13 分钟阅读

openJiuwen提出TTSE（双轨自演进）框架，借鉴认知科学中陈述性知识与程序性知识的区分，将Agent经验分为FACT（环境事实）与TIP（条件式技巧）两条轨道，分别维护、验证与更新，避免环境变化后旧经验失效。框架包含双轨知识表示、冷启动、在线增量演进（归因、退役、矛盾分析与合成、归纳）及最终评估四部分。论文在ALFWorld、ScienceWorld、GDPevo、SOPBench和PinchBench五个基准上评测：ALFWorld成功率最高达98.51%，DeepSeek-V3.2上较GraSP提升14.2个百分点；ScienceWorld原生成功率提升20.38个百分点；GDPevo双轨得分约为零样本基线2.8倍，消融显示双轨优于单轨。该框架已落地WorkSwarm办公智能体，官方称在Excel清洗等场景中减少了工具调用与耗时。