arXiv:2610.30557v1 Announce Type: new Abstract: LLM agents that act on live Web data must combine heterogeneous evidence, remember what they have done and improve from outcomes without weakening their own safeguards. We study this problem in autonomous investing, where every action is irreversible and based on untrusted Web content. We present Steward, a multi-agent LLM system that draws the boundary of self-evolution in its type system. First, nine role-specialised agents decide jointly: four analysts read news feeds, SEC filings, macroeconomic series and market data and emit typed reports, f
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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