PID 控制启发的提示词自适应调度方法提出，应对噪声反馈下的持续更新

论文针对 LLM 智能体在非平稳环境中指令漂移的问题，提出受 PID 控制启发的轻量级门控机制。该机制根据当前错误做出反应、随时间累积证据，并在编辑后回滚劣化，决定何时将反馈转化为持久的指令更新。作者将门控方法与简单基线及 TextGrad、GEPA 等提示词优化器对比，覆盖多种漂移任务、模型参数量、反馈噪声水平和随机种子。结果显示 PID 门控在任务准确率与编辑器调用预算之间取得比基线更优的 Pareto 权衡。