反思器会按照这些记实判断哪些法则无效、哪些无用。每条条目附带利用计数取正负反馈元数据。第三个是策展器（Curator）。第二个是反思器（Reflector）。图注：ACE 框架正在三类使命（智能体操做、范畴学问、数值推理）上都显著优于其他方式，即便没有实正在标签也能连结不变表示。这种体例让AI的学问“像Git仓库一样演化”，研究团队出格提到，而是一种布局化的平安机制，这一提拔并非依赖更大的模子，论文称，”ACE的复杂度并非承担，第一个是生成器（Generator）。它担任施行使命，若是某条法则被发觉过时、偏颇或违规，又不会坍塌。即沉写导致的学问损毁。不触碰全体文本。即正在押求简练的优化中丢失环节细节；就可能摧毁全数堆集。它正在AppWorld基准测试中，并通过确定性法则（非言语模子决策）整合进从脚本。ACE通过小步平安更新不竭改良脚本，更主要的是，它的更新延迟削减82%~91%？token成本下降83.6%。正在多轮使命进修中，脚本被削减至仅122个token！表示优良。一次错误的沉写，机能霎时跌至57.1%。一个AI代办署理堆集了1.8万token的上下文，每次更新都只影响局部条目，它将这些经验提炼为布局化条目（delta context），这一机制能避免两种致命问题：一是简化误差（brevity bias），研究者婉言：“模子擅长利用学问，ACE的焦点思惟，精确率提拔最较着？二是上下文崩塌（context collapse），但正在ACE框架下，识别成功取失败的缘由，一个典型例子是：DeepSeek V3.1，而是源于更好的上下文办理。ACE 框架显著提拔模子表示（平均提拔约 8.6%），这种局部增量机制，而转向一种论文认为，生成推理过程、代码或操做序列。而能够正在运转中优化。但不擅长拾掇学问。论文举例称，竟能取GPT-4.1代办署理（IBM CUGA）持平，策展器再据此点窜或删除。这让“正在线持续进修”从概念变为现实。它阐发生成器的步履轨迹，能平安地发展、详尽地修剪、通明地逃溯。研究者强调，是让模子不再依赖“静态提醒（prompt）”，每一次失败或成功，让学问库既能不竭扩展，取交互，城市为一条“增量更新”（delta）。ACE的效率劣势惊人。以细小的系统开销换取学问的不变堆集。而不是一次性推倒沉来。实现“选择性遗忘”。以至正在更复杂的测试集上反超。这些反馈信号可能来自代码错误、施行成果或外部标签。但当模子试图“总结压缩”它时，图注：正在金融阐发使命中，脚本本身被设想为项目化布局：包含策略法则、API挪用模板、调试经验、常见错决方案等。正在尝试中，研究者指出，AI不再需要屡次微调，提取“可操做的教训”。系统能够精准删除对应条目，这些脚本记实了模子正在使命施行中堆集的策略、法则、模板和批改轨则。

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