arXiv · cs.CL· Adarsh Vatsa·· 9 天前精选AI 评分62
Bellman Language Models 论文提出 Discretize, Then Decide 方法复用 LLM Agent 决策
Bellman Language Models: Solving the Recurring Decisions of LLM Agents
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Adarsh Vatsa
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.24871v1
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AI 导读
论文提出把有界 Agent 工作流中的决策当作优化问题，先离散化状态、求解马尔可夫决策过程再复用解，称为 Bellman language model（BLM）。在 τ²-bench telecom 上，无模型控制器解决 79% 任务；Qwen3.8-27B 作为 BLM 从 29% 升至 96%，模型调用减少 93%；Claude Opus 5.5 作为 BLM 时每任务调用与成本约降 98%，并多解决 2 个任务；在 InventoryBench 上无模型求解策略胜过所有已发表方法。但内容生成为主的场景（如解决 SymPy 问题）收益很小。
推荐理由
论文把有界工作流中的重复决策先求解再复用，给出多个基准上降低调用成本与提升成功率的具体数据，方法可迁移。
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