arXiv · cs.CL· Ziang Ye·· 18 天前AI 评分49
ReTRAIL：面向长程智能体的回溯探索与演化框架
Travel Back To Move Forward: Retrospective Exploration and Evolving for Long Horizon Agents
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Ziang Ye
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13058v1
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AI 导读
arXiv 论文提出 ReTRAIL 框架，让大语言模型智能体在长程任务中将环境回退到早期状态，同时保留有效进展并携带从放弃探索中习得的知识。该方法用 State-Anchored GRPO 和分支推进奖励训练共享策略。在 MineSweeper、Sokoban、ALFWorld 和 ScienceWorld 四个交互式 benchmark 上，仅添加回退原语收益有限甚至降低性能，而 ReTRAIL 能复用废弃分支的经验指导后续探索。
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