Bayesian-Agent: Posterior-Guided Skill Evolution for LLM Agent Harnesses
贝叶斯智能体：后验引导的技能进化驾驭LLM代理
🧭 贝叶斯证据驱动的代理技能进化 ★ 深度解读
IDEA Research · The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) · DataArcTech Ltd.
将代理技能视为贝叶斯假设，基于验证轨迹后验指导技能修补、压缩与退役，实现无需改权重的可靠进化。
📌 工作参考价值（4 点）
- 技能维护引入贝叶斯后验：不要仅凭成功/失败次数决定是否保留技能，使用特征条件后验（如失败模式、上下文）估计技能可靠性，避免小样本下的决策噪声。
- 分离审计与执行：后验诊断信息只留给开发者，模型提示仅注入确定的失败补丁与 guardrail，避免 LLM 直接处理概率数字，提升 prompt 稳定性。
- 增量修复模式：对已完成的代理运行，仅重跑失败任务并基于证据修补技能，可用较低 token 成本提升整体成功率（如 RealFin 从 45% 修到 65%）。
- 轨迹特征离散化：将失败模式、token 数、回合数等桶化编码为离散特征，适合小样本技能效果推断，可借鉴至电商多轮代理的失败模式分析与自动护盾生成。