RetroAgent：利用结构化记忆进行智能体逆合成规划搜索

RetroAgent提出一种结合符号搜索与大语言模型推理的逆合成规划智能体。系统通过结构化记忆保存已探索路线、可选分支和中间体属性，使模型能够观察完整搜索状态，并利用化学工具作出更有全局性的决策。论文称其在分布内与分布外基准上均表现出较强性能和泛化能力，但摘要未给出具体数值。