Mensagem do Gate News, 22 de abril — A Google Research lançou o ReasoningBank, um framework de memória do agente que permite que agentes orientados por grandes modelos de linguagem aprendam continuamente após o deploy. O framework extrai estratégias universais de raciocínio tanto de experiências bem-sucedidas como falhadas em tarefas, guardando-as num banco de memória para recuperação e execução em tarefas futuras semelhantes. O artigo associado foi publicado na ICLR, e o código foi disponibilizado em open-source no GitHub.
O ReasoningBank melhora duas abordagens existentes: a Synapse, que regista trajectórias completas de acções, mas tem capacidade de transferência limitada devido à granularidade fina, e a Agent Workflow Memory, que só aprende com casos bem-sucedidos. O ReasoningBank introduz duas alterações-chave: armazenar “padrões de raciocínio” em vez de “sequências de acções”, com cada memória contendo campos estruturados para título, descrição e conteúdo; e incorporar trajectórias de falha na aprendizagem. O framework usa um modelo para autoavaliar trajectórias de execução, transformando experiências de falha em regras anti-erro. Por exemplo, a regra “clicar no botão Carregar mais quando o vir” evolui para “verificar primeiro o identificador da página actual, evitar ciclos de scroll infinito e, em seguida, clicar em carregar mais.”
O artigo também introduz Memory-aware Test-time Scaling (MaTTS), que aloca compute adicional durante a inferência para explorar múltiplas trajectórias e guardar os resultados no banco de memória. A expansão em paralelo executa múltiplas trajectórias distintas para a mesma tarefa, refinando estratégias mais robustas através de auto-comparação; a expansão sequencial refina iterativamente uma única trajectória, guardando raciocínio intermédio em memória.
Em tarefas de browser do WebArena e tarefas de codificação SWE-Bench-Verified usando Gemini 2.5 Flash como agente ReAct, o ReasoningBank alcançou uma taxa de sucesso 8,3% superior no WebArena e 4,6% superior no SWE-Bench-Verified em comparação com uma linha de base sem memória, reduzindo em aproximadamente 3 o número médio de passos por tarefa. Adicionar MaTTS com expansão em paralelo (k=5) melhorou ainda mais a taxa de sucesso no WebArena em 3 pontos percentuais e reduziu os passos em mais 0,4.
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