利用 Agent 轨迹挖掘数据，优化模型与评测
hwchase17 · x · 2026-08-15
文章探讨了公司如何利用 Agent 运行产生的 Trajectories（轨迹）来挖掘知识和数据，从而改进 Agent。主要应用场景包括：
- 模型蒸馏：从轨迹中寻找优质示例，用于训练更小、更便宜的模型。
- 环境构建：基于真实输入数据创建任务和仿真环境，生成的评测数据可直接用于强化学习。
- 人类报告：Agent 可处理大量人类难以理解的噪音数据，并生成 HTML 报告来复盘运行情况。
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