基于数字孪生MDP改进企业AI智能体的上下文工程框架

尽管面向企业自动化与决策的AI智能体进展迅速，其现实部署与进一步提升性能仍受限于数据质量与数量有限、复杂的现实推理需求、自我博弈的困难，以及可靠反馈信号的缺乏。为应对这些挑战，我们提出一个轻量级、模型无关的框架，通过离线强化学习（RL）改进基于LLM的企业智能体。所提出的基于DT-MDP的上下文工程（Context Engineering via DT-MDP, DT-MDP-CE）框架包含三个关键组件：(1) 数字孪生马尔可夫决策过程（Digital-Twin Markov Decision Process, DT-MDP），将智能体的推理行为抽象为有限MDP；(2) 稳健的对比逆强化学习，借助DT-MDP高效估计一个有充分依据的奖励函数，并从混合质量的离线轨迹中诱导策略；(3) RL引导的上下文工程，利用(1)与(2)整合过程所得到的策略来改进智能体的决策行为。作为案例研究，我们将该框架应用于IT自动化这一企业导向领域中的一项代表性任务。大量实验结果表明，在广泛的评估设置下，该框架相对基线智能体取得了一致且显著的改进，说明该框架可泛化到企业环境中具有类似特征的其他智能体。