Agent 通过将 LoRA 适配器切换作为工具解锁新能力（SLAaaT）

英文标题：Agents unlock new capabilities through Switching LoRA Adapters as a Tool (SLAaaT)

论文提出 SLAaaT（Switching LoRA Adapters as a Tool），探索让 Agent 将切换 LoRA 适配器作为可调用工具的机制。后训练能够解锁新能力并提升特定任务表现，但也可能导致模型在其他领域发生灾难性遗忘。该问题在需要组合多种能力的长程 Agent 轨迹中尤为突出；SLAaaT 旨在为此类能力组合提供新的实现思路。

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