Hugging Face Blog 发布于 08/11 21:37

Thinking of ACE? We Can Do It with Fewer Tokens

（翻译）想到ACE？我们能用更少的Token做到

资讯摘要

A Blog post by IBM Research on Hugging Face

AI 摘要

IBM Research在Hugging Face发布博客，介绍ALTK-Evolve与ACE两种智能体记忆方法。两者都从智能体历史轨迹中提取经验，拒绝压缩为摘要，但ALTK-Evolve按任务检索少量高优先级准则，而非每步注入完整剧本。在AppWorld基准上，同模型下以约40%甚至约七分之一的推理token实现同等或更高准确率。

AI 问答

ALTK-Evolve与ACE的核心区别是什么？

两者都将智能体历史轨迹转化为可复用经验且都不压缩经验，区别在于交付方式：ACE每步注入完整playbook，ALTK-Evolve则按任务和模型能力检索适量guideline。

ALTK-Evolve在token成本上表现如何？

在AppWorld基准上，DeepSeek-V3.2下推理token约为ACE的40%且准确率更高；gpt-oss-120b下约为七分之一token，准确率基本持平。

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