端到端優化所有能力，字節跳動提出強化學習LLM Agent框架AGILE

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原標題：端到端優化所有能力，字節跳動提出強化學習LLM Agent框架AGILE
關鍵字：字節跳動,人類,能力,框架,問題
文章來源：機器之心
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大語言模型（Large Language Models, LLMs）的強大能力推動了 LLM Agent 的迅速發展。圍繞增強 LLM Agent 的能力，近期相關研究提出了若干關鍵組件或工作流。然而，如何將核心要素集成到一個統一的框架中，能夠進行端到端優化，仍然是一個亟待解決的問題。
來自字節跳動 ByteDance Research 的研究人員提出了基于強化學習（Reinforcement Learning, RL）的 LLM Agent 框架 ——AGILE。該框架下，Agent 能夠擁有記憶、工具使用、規劃、反思、與外界環境交互、主動求助專家等多種能力，并且通過強化學習實現所有能力的端到端訓練。尤其值得注意的是，AGILE 框架允許 Agent 在不

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