JevSpawn：通过组合式动作空间实现自适应智能体推理

JevSpawn 是一种组合式策略，把自然语言任务描述与有限概率探索连接起来，实现自适应智能体推理。它用并行动作生成配合反馈驱动的分支选择、表示修订和保留备选方案的恢复机制，并借共享动作结构与模型前缀减少重复生成与上下文计算，且无需额外训练。在八个基准任务上对照七个 agent 基线和 TypeSafe Jev 变体，JevSpawn 任务表现更优、导航更快。