ReGE：通过经验合成提升智能体后续任务准确率

ReGE 将智能体历史执行经验合成为后续尝试可用的指导，在四个基准上将 GPT 和 Claude 的准确率分别平均提高 9.9 和 8.8 个百分点。ReGE-Syn 仅用一次 coach 调用，把有界执行记录和可用产物合成为自包含指导，再由同一基础模型从任务初始环境状态执行，无需参数更新或更强教师模型。