Prime Agent 为何选 RLM 轨迹训练而非提示词调优
CShorten30 · x · 2026-09-02
Weaviate Podcast 中 Alex Zhang 指出，将模型在 ReAct 循环中使用工具的能力直接迁移到代码中是一种拟人化的误解。模型在训练过的领域表现更好，而过去几年的 Agent 大多围绕 ReAct 构建。这塑造了 Prime Agent 的开发路径：团队选择在 RLM（Reinforcement Learning from Model feedback）轨迹上进行训练，而非仅仅调整提示词。
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