arXiv · cs.AI· Juncheng Diao·· 7 天前AI 评分49
SAPD：无需环境交互即可从 Agent 经验中学习
SAPD: Learning from Agent Experience without Environment Interaction
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Juncheng Diao
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.27847v1
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AI 导读
SAPD（Step-Advantage Policy Distillation）是一种从离线轨迹学习训练 LLM 智能体的方法，它将多轮轨迹拆解为单个决策上下文做 on-policy 蒸馏，并引入相对步骤优势信号稳定训练，全程无需新的环境观测或多轮交互。在 ALFWorld、WebShop 和 Search-based QA 上的实验显示，SAPD 在不同教师配置下均提升性能，比 SFT 缓解灾难性遗忘，每个训练步速度比在线 OPD 快至少 4.7×。代码即将开源。
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