Exploring Collaboration between a language and a non-language agent

• 类型：arxiv
• 标识：2609.00474
• 链接：https://arxiv.org/abs/2609.00474
• 主分类：agent
• 形态：application
• 被引：1
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：1
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：To solve LLM collaboration with non-language agents, latent state internalization is introduced, which projects the subagent's continuous representations directly into the LLM's token stream as learned state tokens, with dynamic re-encoding as actions advance the environment state.
• OpenAlex ID：W7206207449
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2609.00474
• DOI：10.48550/arxiv.2609.00474
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2609.00474
• OpenAlex更新：2026-09-05
• 待LLM分类：否
• 标题中文：探索语言智能体与非语言智能体之间的协作
• TLDR中文：为解决 LLM 与非语言 Agent 的协作问题，本文提出 latent state internalization，将子 Agent 的连续表示直接投射到 LLM 的 token 流中作为习得的状态 token，并随着动作推进环境状态而进行动态重编码。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-03-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [OpenAlex backfill]
• [S2 enrich]