标签：AGILE框架

大语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展推动了LLM Agent的进步。为了增强LLM Agent的能力，最近的研究提出了多个关键组件和工作流。然而，如何将这些核心要素整合进一个统一的框架，并进行端到端优化，仍然是一个挑战。来自字节跳动（ByteDance）的研究人员提出了一种基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的LLM Agent框架——AGILE。 在AGILE框架下，Agent具备多种能力，包括记忆、工具使用、规划、反思、与外界环境交互及主动求助专家。通过强化学习，所有这些能力都能进行端到端的训练。特别是，AGILE...