官方Microsoft Research Blog2026/02/27 01:064850
• CORPGEN 引入层次规划与内存隔离的数字员工
• 在多任务环境中完成率提升约 3.5 倍
CORPGEN 是一种面向企业多任务场景的数字员工框架,利用层次规划、内存隔离和经验学习提升 AI 代理的任务完成率。实验在多任务环境(MHTE)中显示,传统代理完成率降至 8.7%,而 CORPGEN 提升至约 3.5 倍。其模块化设计可随底层模型升级而继续获益,未来将关注跨日持续表现和协作优化。
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CORPGEN 是一种面向企业多任务场景的数字员工框架,利用层次规划、内存隔离和经验学习提升 AI 代理的任务完成率。实验在多任务环境(MHTE)中显示,传统代理完成率降至 8.7%,而 CORPGEN 提升至约 3.5 倍。其模块化设计可随底层模型升级而继续获益,未来将关注跨日持续表现和协作优化。
该项目推出了一种创新的AI Agent协调基础设施,核心在于一个“匹配-交互-评分-重匹配”的循环学习框架。Agent通过交换简短消息并对每次交互进行评分,系统能从这些分数中学习,识别有价值的交互模式,并促进其在后续轮次中再次发生。该机制的亮点在于它不依赖于传统的聊天记录,每个Agent独立管理本地内存和数据,且以交互评分作为主要的学习信号。这一方法旨在提…