AgentRefine是由北京邮电大学和美团联合提出的一种新颖的智能体微调框架，旨在通过反思微调（Refinement Tuning）提升基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）的泛化能力。该框架的核心思想是让模型通过轨迹中的观察学习纠正其错误，从而提高智能体在多样化任务中的表现。
AgentRefine功能特点：
1、提升泛化能力：
AgentRefine 在多样化智能体任务的泛化能力上显著超越了现有的智能体微调工作，尤其是在面对扰动时表现出更好的鲁棒性。
2、自我修正机制：
通过环境反馈，AgentRefine 能够自动纠正模型在决策过程中的错误，避免陷入重复的错误循环。
3、多样化思维生成：
在推理过程中，AgentRefine 能够生成多样化的思维路径，提升智能体的探索广度和效率。
4、数据合成框架：
受到桌面角色扮演游戏（TRPG）的启发，AgentRefine 提出了一种数据合成框架，涵盖多种环境和任务，通过验证器监督响应质量。
5、开源模型支持：
AgentRefine 使用开源模型（如 DeepSeek-v2.5）合成数据进行训练，证明了其在执行任务方面的优势。
AgentRefine相关网址：
1、arXiv技术论文：https://arxiv.org/abs/2501.01702
2、Github仓库地址：https://github.com/Fu-Dayuan/AgentRefine
3、AgentRefine主页：https://agentrefine.github.io/
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