DAEDALUS：用自生成任务自举 Agent 记忆

DAEDALUS 提出一种无需既有任务或 oracle 验证器、从自生成练习中自举可复用 Agent 记忆的方法。它让 explorer 智能体与环境交互生成有难度但可解的任务，solver 智能体尝试求解，每次失败后提炼启发式规则，只有 solver 在上下文中反复成功后才被接受，这些结果同时反馈给 explorer 调整后续任务难度，被接受的启发式规则汇入记忆库供测试时使用。在 AppWorld、τ^2-bench 和 AutomationBench 上，DAEDALUS 相比无记忆基线平均成功率最高提升 15.9 个百分点，pass^5 最高提升 2.2 倍，与使用训练任务的方法相当，推理成本低于多数方法。消融实验显示 solver 轨迹是提炼有效启发式的关键信息，且较小的探索预算即可带来性能提升，其启发式规则也能帮助其他模型族的智能体。