EvoHarness-RL 提升 Agent 工具使用效率达 96.9%
bendee983 · x · 2026-08-29
Meta AI 与伊利诺伊大学联合发布 EvoHarness-RL 框架，旨在解决 AI 智能体优化利用外部工具的关键问题。
核心组件 BPE 接口：
- Belief（信念）： 维护对当前环境的准确读取。
- Progress（进度）： 管理已完成和待处理的子目标。
- Experience（经验）： 跨任务复用历史知识。
该接口简化了模型与工具的交互，避免了直接处理底层 API。此外，新训练流程包括：
- 监督微调阶段： 学习从杂乱日志中提取结构化事实。
- 成本感知强化学习阶段： 教导模型高效使用工具（引入了成本意识）。
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