Articles sur Belief-Calibrated Optimization

L'optimisation de l'agent LLM repose depuis longtemps sur le codage de l'agent pour déterminer implicitement le retour d'information environnemental à chaque appel. BCO rend ce jugement explicite dans un modèle mondial persistant, ce qui signifie que l'optimisation des agents passe du «reraisonnement à chaque tour» à «l'accumulation de connaissances réutilisables au fil des tours». Cela fournit de nouvelles pinces interprétables pour soulever des échafaudages périmétriques de modèles gelés.