SEARL：策略与工具图记忆联合自进化

保真度：核心机制复现。本页不把确定性 mini-suite 冒充原论文完整 benchmark。

论文信息

字段	内容
论文链接	SEARL：策略与工具图记忆联合自进化（arXiv 2604.07791）
公司 / 机构	Shanghai AI Laboratory / Shanghai Jiao Tong University
首次公开日期	2026-04-09（arXiv v1）
原作者代码	未发现/未发布原作者官方代码仓库
本地 adapter / 方法键	searl
本地复现代码	src/auto_research/agent_research/

原始论文总结

背景与主要改动

把工具和成功转移维护为图记忆；新 rollout 同时更新 policy 与图边权，形成经验池—检索—改进闭环。

flowchart LR
 A["公开输入 / 历史"] --> B["searl 训练 / 执行闭环"]
 B --> C["论文特有状态或目标"]
 C --> D["同预算评测"]

原论文关键图

原论文 Figure 2（关键图）：展示原论文提出的核心架构、主要模块及其连接关系。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

核心公式

\[ a_t\sim\pi_\theta(\cdot|x,G),\quad G\leftarrow G+\Delta(\tau,R),\quad\theta\leftarrow\theta+\eta\nabla J(\theta;G). \]

论文离线与线上效果

论文在多种工具 agent 任务上报告策略与图记忆联合优化优于单独更新。 论文未报告生产线上 A/B，本页不补造线上数字。

本地复现

PlanBench mini-suite、120 episodes、seed 42：joint success 1.0000，average cost 0.3400；方法特有操作有非零 telemetry。

auto-research agent-eval --method searl --benchmark planbench-mini --episodes 120 --seed 42
auto-research evolve --model agent --dataset planbench-mini --direction "组合 searl 与已安装论文算子" --generations 2 --population 4

固定指标见 ../../experiments/global-p0-20260808-seed42.json。

复现边界

本地只验证论文特有目标、状态更新和公平预算；没有复刻原论文的大模型、多卡 RL、私有环境、真实网页或完整 benchmark，因而只报告机制验证，不声称数值复现原表。