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本文介绍了Experience Memory Graph（EMG），这是一个将Agent失败恢复重新表述为图匹配问题的框架，旨在为LLM Agent实现一次性错误纠正，无需测试时的试错过程。
本文提出了Diffusion Semi-Relaxed Fused Gromov-Wasserstein (DsrFGW)方法，这是一种通过最优传输和扩散过程整合节点特征与结构连接性的新型图比较方法，在合成任务上展示了对噪声和缺失边更高的鲁棒性。