AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-08
Memory Reward Inflation 發現自我改善 Agent 的記憶獎勵會自我膨脹，錯誤經驗越用越自信，LUCID 演算法在 BIRD 上將準確率從 54.0% 提升到 56.9%；RoMeRL 用固定維度的語意座標壓縮記憶狀態空間，Cold-Q 比率降 80%、LLM 呼叫減 21.1%；ToolLIFT 將工具軌跡抽象成功能層級工作流圖，在三個 OOD 基準上一致超越現有方法
Memory Reward Inflation 發現自我改善 Agent 的記憶獎勵會自我膨脹，錯誤經驗越用越自信，LUCID 演算法在 BIRD 上將準確率從 54.0% 提升到 56.9%；RoMeRL 用固定維度的語意座標壓縮記憶狀態空間，Cold-Q 比率降 80%、LLM 呼叫減 21.1%；ToolLIFT 將工具軌跡抽象成功能層級工作流圖，在三個 OOD 基準上一致超越現有方法