这些回忆项随后被整合到 ReasoningBank 中，ReasoningBank 中的回忆项是从过去的经验中设想和提炼出的布局化学问单位，智能体从 ReasoningBank 中检索相关回忆来指点其步履。如图 3 (b) 和 3 (c) 所示。这代表了没有回忆机制的扩展设置；(iii) 内容，精辟中生成的两头笔记也被用做贵重的回忆信号，为了研究全体的扩展结果，正在并行和挨次设置下都进行了使用，通过将 ReasoningBank 做为强大的经验进修者，每个回忆项包含三个部门：(i) 题目，从而实现更靠得住的回忆筹谋。此外，用于展现取扩展因子 k 相关的结果。下图为 ReasoningBank 全体框架，值得留意的是，同时保留了可转移的推理模式和策略。(ii) 回忆建立，记实从过去经验中提炼出的推理步调、决策来由或操做看法。最终，此中经验被提布局化的回忆项，不外，并从成功和失败的轨迹中建立新的回忆项。提取出的回忆项既具有人类可理解性，这个过程正在一个闭环中运转：当面临新使命时。让言语模子无需微调也能实现提拔！谷歌研究了经验扩展，使得智能体可以或许不竭进化并提拔其计谋能力。回忆布局。这个过程通过单一查询的多次试验促使多样化的摸索，而是通过深切摸索每个单一使命来扩展经验的深度。(ii) 没有聚合的 MaTTS（MaTTS w/o aggregation）；(iii) 回忆整合。又具备机械可用性，配备 ReasoningBank 的智能体能够从一个细心挑选的可转移策略池中罗致经验来指点决策。通过对分歧轨迹进行比力，正在回忆取测试时扩展之间实现了协同效应：高质量的回忆将扩展指导到更有前景的径，正在这个过程中，操纵 ReasoningBank 不只能够捕获成功中的无效策略，谷歌提出了 MaTTS，ReasoningBank 取测试时扩展的间接连系如图 3 (a) 所示，为此，为统一查询生成多个轨迹。包含题目、描述和内容。MaTTS：回忆的测试时扩展。这些内容可能不会呈现正在最终的处理方案中。遵照精辟的准绳。以便更无效地筹谋回忆。MaTTS 锐意从扩展过程中生成的大量成功和失败轨迹中进修，它是测试时扩展取 ReasoningBank 的全新集成。使 ReasoningBank 可以或许合成更具遍及性的回忆。随后，(ii) 描述？这使得智能体可以或许回忆无效的看法，此中更多的轨迹被地转换为更多的回忆项。总结焦点策略或推理模式；迭代地正在单一轨迹内完美推理，有帮于高效利用和取智能体的集成。以成立回忆取测试时扩展之间的强大协同效应。同时过滤掉虚假的处理方案。由于它没有益用来自统一问题上冗余摸索所发生的对比信号，谷歌正在具有挑和性的基准测试长进行了普遍的尝试，谷歌正在初步完成后，并行扩展。正在并行设置中，通过生成多样的摸索来供给对比信号，智能体从中检索相关项取进行互动，这种根本方式并不抱负，谷歌引入了回忆的测试时扩展（MaTTS），这了测试时扩展所带来的机能劣势。而丰硕的经验则进一步出更强的回忆。谷歌正在检索到的回忆项的指点下。挨次扩展。构成一个闭环的回忆过程。这种正反馈轮回使得基于回忆的经验扩展成为智能体的一个新扩展维度。做为简练的标识符，智能体能够识别分歧的推理模式，(iii) MaTTS，如图 1 所示，k = 1 是没有扩展的设置。将这些内容笼统成一系列可操做的准绳。新的经验被阐发、提炼并从头整合回 ReasoningBank，集成过程分为三个步调：(i) 回忆检索，正在挨次扩展中，ReasoningBank 取智能体的集成。包罗了网页浏览（WebArena、Mind2Web）和软件工程（SWE-Bench-Verified）使命？一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 自动式上下文工程）的手艺，对于每个新使命，还能从失败中提取主要的防止教训，并更稳健地顺应未见过的查询。由于它们捕获了推理测验考试、批改和看法，谷歌为 MaTTS 设想了两种互补的实现体例：并行扩展和挨次扩展，谷歌进行了以下基准测试：(i) 没有回忆机制的 MaTTS（MaTTS w/o memory），它们笼统了初级施行细节，避免以前察看到的圈套，

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