我用一个POMDP风格的状态-动作图替换了我们智能体的CLAUDE.md，任务成功率提升16到20个百分点

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摘要

一位AI智能体开发者用基于POMDP的状态-动作图替换了平面的Markdown配置文件，在更低的token成本下将任务成功率从约78%提升到约95%。

遇到了这个问题：平面的Markdown文件（甚至GraphRAG“大脑”）能给智能体提供更好的上下文，但当一连串动作失败时，你无法指出是哪个步骤出了问题或该修复什么。没有可解释性，收敛慢，且没有上限。于是我将它建模为一个部分可观测的MDP。智能体可观测的状态成为节点，动作成为边，每条边根据成功概率、token成本和结果进行加权。智能体探索以完成图，然后像标准强化学习一样利用它。我用Claude Opus 4.8和Codex GPT-5.5对同一批任务进行了三种方式（平面文件、大脑、本方法）的测试。成功率从约0.78的平均值提高到约0.95，且token成本低于平面文件。很好奇是否有人尝试过这样构建智能体策略！我在评论区的链接中写了数学推导和完整对比：
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