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本文介绍了一种在AI代理中构建自主目标循环的系统，该系统使用开发工具来暴露真实故障、定位缺失能力，并在会话之间保留经验，从而在不共享开发上下文的情况下改进功能。
本文提出了一种用于评估大型语言模型（LLM）响应的多因素评分系统，综合了准确性、简洁性、事实一致性、可读性和连贯性。应用于TruthfulQA数据集，揭示了主流模型的优势与局限，提供了一个透明的评估框架。