11 月 10 日提交的 Synapse-Control 研究尝试降低智能体复用经验时的额外成本：不再每次调用大模型诊断失败，而是先用规则筛选建议，再由 17 亿参数分类器判断哪些建议值得送给执行模型。
系统把参数必填项、合法选项等接口检查写成可复用约束，并记录此前提示和反馈，限制重复建议及提示词预算。在 AppWorld 和 WebShop 的每种方法 1308 次尝试中，团队报告该方案完成 270 次任务，比基础系统多 29.8%。
论文还报告，相比 Sentry，两个环境中的辅助控制耗时分别减少约一半。这里衡量的是控制环节，不是整个任务耗时；研究结果仍需结合具体模型和任务验证。
来源：arXiv 原文。
图片来源：论文作者 / arXiv。图为论文用于说明背景的 Sentry 恢复流程，并非 Synapse-Control 的新系统界面。