论文页面 - Shepherd：赋予元智能体形式化执行轨迹的运行时基础

来源：https://huggingface.co/papers/2605.10913

摘要

我们提出了 Shepherd，一种函数式编程模型，它将针对目标智能体的元智能体操作形式化为函数，其核心操作在 Lean 中进行机械化验证。Shepherd 将每次智能体与环境的交互记录为类似 Git 执行轨迹中的类型化事件，允许任何过去的状态进行分支和重放。该系统对智能体进程及其文件系统的分支速度比 Docker 快 5 倍，并在重放时实现超过 95% 的提示缓存复用。我们通过三个应用场景展示了该模型的有效性。首先，在运行时干预方面，一个实时监督器在 CooperBench 上将结对编程的通过率从 28.8% 提升至 54.7%。其次，在反事实元优化方面，分支探索在四个基准测试中均优于基线方法，最高提升达 11 个百分点，同时将实际耗时最多减少 58%。第三，在 Tree-RL 训练中，在选定的回合进行分支 rollout 使 TerminalBench-2 的性能从 34.2% 提升至 39.4%。这些结果确立了 Shepherd 作为编程元智能体的高效基础设施。我们开源该系统以支持未来的研究。

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