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在智能体强化学习的快速发展中,如何在探索与稳定之间取得平衡已成为多轮智能体训练的关键。主流的熵驱动式智能体强化学习(Agentic RL)虽鼓励模型在高不确定性处分支探索,但过度依赖熵信号常导致训练不稳、甚至策略熵坍塌问题。
编辑 | Eino 项目组当大语言模型突破了 “理解与生成” 的瓶颈,Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公,几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM ...