SAGA：通过知识抽象实现 LLM 智能体自我进化

针对 LLM 智能体难以从经验中持续进化的问题，研究者提出 SAGA 框架，将交互轨迹逐步抽象为情景描述、可复用流程和带明确适用条件的原理，并保留与执行证据的关联。检索到的原理会被实例化为任务专属指导，通过纠正反馈与重采样优化候选动作，形成执行—抽象反馈闭环。在 ScienceWorld 和 ALFWorld 上的实验显示任务表现提升，消融研究验证了上下文实例化与动作调控对利用原理级知识的重要性。