RESKILL：交互式语言代理的显式故障归因和结构化修复

语言代理越来越依赖可重用的技能，但故障后修复通常通过不透明的一次性反射来处理：模型生成技能补丁，而没有明确维护故障解释与候选修复的关系或不成功的重新测试应如何影响以后的编辑。我们引入了RESKILL，这是一种结构化修复框架，可以在修复轮次中保持明确的修复状态。如果部署失败，该框架会将故障假设与候选技能补丁联系起来，通过基于覆盖范围的归因选择本地修复，在环境中重新测试已编辑的技能集，并使用重新测试结果来指导后续修复更新。语言模型提供结构化的修复因素，而修复程序会记录它们，根据它们解决主动故障解释的程度来比较本地技能补丁，并将不成功的重新测试结果带入以后的修复轮次。我们在固定维修预算下对 ALFWorld 和 TextCraft 上的三种模型尺寸的 RESKILL 进行评估。 RESKILL 在所有六种基准模型设置中获得了最强的最终成功，比直接修复提高了 3.7 个百分点，比假设条件修复提高了 3.3 个百分点。这些结果表明，仅明确归因是不够的。当归因与修复选择和持续的重新测试条件更新相结合时，就会出现持久的改进。