Procedural Graphs: Self-Evolving Execution Structures for LLM Agents
面向 LLM Agent 的过程图：自演化的执行结构
🧭 Agent 过程性记忆与自演化图结构 ★ 深度解读
Google · Georgia Institute of Technology · Peking University
用可编辑的 (procedure, relation, procedure) 图组织过程性知识，在线按当前节点生成局部引导，离线通过验证门控自演化图结构
📌 工作参考价值（4 点）
- 在搜索/推荐 Agent 工作流中，把工具或技能（query 改写、召回、精排、解释、政策校验）抽象为过程图节点，边属性写 condition/guidance/pitfalls；推理时用最近一次 tool call 做 exact match 定位，取 2-hop 邻域生成 guidance，比注入全图省 token 且效果更好。
- 离线自演化：用成功/失败轨迹对比让 LLM refiner 提出增删节点/边、改属性，必须通过 held-out validation 不降分才提交；保留 rejection memory，避免重复无效修改。可迁移到自动优化广告投放、选品、客服 Agent 的流程。
- 图结构在权重外，便于审计、回滚和人工修正，适合电商合规/风控；不需要 fine-tune 模型。
- 注意效率：localized generative guidance 在长轨迹上能减少 solver steps，但总 token 仍可能上升，需缓存或选择性生成。