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Agent-Pro: Learning to Evolve via Policy-Level Reflection and Optimization | Synapse

January 1, 2024Open Access

Agent-Pro: Learning to Evolve via Policy-Level Reflection and Optimization

Puntos clave

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Resumen

Wenqi Zhang, Ke Tang, Hai Wu, Mengna Wang, Yongliang Shen, Guiyang Hou, Zeqi Tan, Peng Li, Yueting Zhuang, Weiming Lu. Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). 2024.

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Cite This Study

Zhang et al. (Mon,) studied this question.

synapsesocial.com/papers/69dd247f03ecda3005e52cf4 https://doi.org/https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.292

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