端到端优化所有能力，字节跳动提出强化学习LLM Agent框架AGILE

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©作者 | ByteDance Research 单位 |  字节跳动 大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。 来自字节跳动 ByteDance Research 的研究人员提出了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的 LLM Agent 框架 ——AGILE。 该框架下，Agent 能够拥有记忆、工具使用、规划、反思、与外界环境交互、主动求助专家等多种能力，并且通过强化学习实现所有能力的端到端训练。 尤其值得注意的是，AGILE 框架允许 Agent 在不自信时主动向人类专家寻求建议。 这带来了两大优势：首先，Agent 在处理复杂问题时能够持续保持高准确率；其次，通过向人类学习，增强了其快速适应新任 ………………………………