Jenius Agent: Towards Experience-Driven Accuracy Optimization in Real-World Scenarios
作者: Defei Xia, Bingfeng Pi, Shenbin Zhang, Song Hua, Yunfei Wei, Lei Zuo
分类: cs.AI
发布日期: 2026-01-05
💡 一句话要点
Jenius Agent：面向真实场景，经验驱动的LLM Agent精度优化框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM Agent 自主Agent 经验驱动 上下文理解 工具编排
📋 核心要点
- 现有LLM Agent在内部推理和工具使用流程的系统优化方面存在不足，限制了其在真实场景中的性能。
- Jenius Agent通过自适应提示生成、上下文感知工具编排和分层记忆机制，提升Agent的可靠性、效率和准确性。
- 实验结果表明，Jenius Agent在任务准确率上提升了20%，并降低了token成本、响应延迟和调用失败率。
📝 摘要（中文）
随着由大型语言模型（LLM）驱动的Agent系统不断发展，提高自主Agent的任务性能，尤其是在上下文理解、工具使用和响应生成方面，变得越来越重要。尽管之前的研究已经推动了基于LLM的Agent的整体设计，但对其内部推理和工具使用流程的系统优化仍未得到充分探索。本文介绍了一个基于真实世界实践经验的Agent框架，具有三个关键创新：(1) 一种自适应提示生成策略，与Agent的状态和任务目标对齐，以提高可靠性和鲁棒性；(2) 一个上下文感知的工具编排模块，基于用户意图和上下文执行工具分类、语义检索和自适应调用；(3) 一种分层记忆机制，集成了会话记忆、任务历史和外部摘要，通过动态摘要和压缩来提高相关性和效率。一个名为Jenius-Agent的端到端框架集成了三个关键优化，包括基于模型上下文协议（MCP）的工具、文件输入/输出（I/O）和执行反馈。实验表明，任务准确率提高了20%，同时降低了token成本、响应延迟和调用失败率。该框架已部署在Jenius（https://www.jenius.cn）中，为鲁棒的、协议兼容的自主Agent提供了一个轻量级和可扩展的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM的Agent系统，在真实场景中面临上下文理解不准确、工具调用效率低、推理过程冗余等问题。现有方法缺乏对Agent内部推理和工具使用流程的系统优化，导致任务完成质量不高，成本较高。
核心思路：Jenius Agent的核心思路是利用真实世界的实践经验，通过自适应调整prompt、上下文感知地编排工具、以及分层记忆机制，使Agent能够更准确地理解用户意图，更高效地利用工具，并生成更相关的响应。这种设计旨在提高Agent在复杂环境下的鲁棒性和效率。
技术框架：Jenius Agent的整体框架包含三个主要模块：(1) 自适应Prompt生成模块，根据Agent状态和任务目标动态生成prompt；(2) 上下文感知工具编排模块，对工具进行分类、语义检索和自适应调用；(3) 分层记忆机制，整合会话记忆、任务历史和外部摘要，并通过动态摘要和压缩提高效率。这三个模块协同工作，共同提升Agent的性能。
关键创新：Jenius Agent的关键创新在于其经验驱动的优化方法。它不是简单地堆叠LLM，而是通过对Agent内部推理和工具使用流程进行精细化设计，使其能够更好地适应真实世界的复杂场景。自适应prompt生成、上下文感知工具编排和分层记忆机制的结合，是其区别于现有方法的核心特征。
关键设计：自适应Prompt生成模块可能涉及对不同Agent状态和任务目标进行编码，并使用强化学习或监督学习方法来优化Prompt生成策略。上下文感知工具编排模块可能使用语义相似度计算来检索相关工具，并使用决策树或神经网络来选择最佳工具。分层记忆机制可能采用不同的压缩算法和摘要方法，以平衡记忆容量和检索效率。具体参数设置和网络结构未知，需参考论文细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Jenius Agent在任务准确率上提升了20%，同时降低了token成本、响应延迟和调用失败率。这些数据表明，Jenius Agent在实际应用中具有显著的优势，能够有效地提高Agent的性能和效率。具体的对比基线和实验设置未知，需参考论文细节。
🎯 应用场景
Jenius Agent可应用于各种需要自主Agent的场景，例如智能客服、自动化办公、智能家居等。通过提高Agent的任务准确率和效率，可以降低人工成本，提升用户体验，并为企业提供更智能化的解决方案。该框架的轻量级和可扩展性使其易于部署和集成到现有系统中。
📄 摘要（原文）
As agent systems powered by large language models (LLMs) advance, improving the task performance of an autonomous agent, especially in context understanding, tool usage, and response generation, has become increasingly critical. Although prior studies have advanced the overall design of LLM-based agents, systematic optimization of their internal reasoning and tool-use pipelines remains underexplored. This paper introduces an agent framework grounded in real-world practical experience, with three key innovations: (1) an adaptive prompt generation strategy that aligns with the agent's state and task goals to improve reliability and robustness; (2) a context-aware tool orchestration module that performs tool categorization, semantic retrieval, and adaptive invocation based on user intent and context; and (3) a layered memory mechanism that integrates session memory, task history, and external summaries to improve relevance and efficiency through dynamic summarization and compression. An end-to-end framework named Jenius-Agent has been integrated with three key optimizations, including tools based on the Model Context Protocol (MCP), file input/output (I/O), and execution feedback. The experiments show a 20 percent improvement in task accuracy, along with a reduced token cost, response latency, and invocation failures. The framework is already deployed in Jenius (https://www.jenius.cn), providing a lightweight and scalable solution for robust, protocol-compatible autonomous agents.