学习用离线强化学习控制LLM智能体执行框架
英文标题：Learning to Control LLM Agent Harnesses with Offline Reinforcement Learning
这篇 arXiv 论文提出，通常被视为固定基础设施的 LLM 智能体执行框架本身可以被建模为一个可学习的控制层。作者采用离线强化学习方法来训练这一框架，打开了自动优化智能体调度与工具调用的新空间。这项工作有望减轻开发者反复重写提示和繁琐手工编排的负担，为更稳定、高效的智能体行为提供数据驱动的优化范式。
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学习用离线强化学习控制LLM智能体执行框架
arXiv:2607.05458v1（公告类型：新提交）
摘要：大型语言模型（LLM）智能体通常通过更改提示词、模型或手工编写的工作流来改进，而模型周围的执行框架被视为固定基础设施。我们认为，该框架本身是一个可学习的控制层，并提出用离线强化学习进行训练。
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