arXiv 论文：Qwen2.5-3B 微调智能体选择性撤回能力研究
原文标题：Learning When to Withdraw: Curriculum Coverage and Rule-Specific Failures in Fine-Tuned Language Agents
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一篇 arXiv 论文研究工具调用型语言智能体在证据变化或授权撤销时如何「选择性撤回」已准备的动作。作者用 Qwen2.5-3B-Instruct 的四个 LoRA 检查点，在合成环境 NAQD-Env 中对比原始与增强课程，发现微调后决策一致性与撤回召回率显著优于指令微调基线，但存在规则级失败（如错误撤回有替代支持的动作）。论文强调其贡献是检测聚合准确率掩盖的规则级退化，而非证明微调即可保证智能体安全。
- 问题
- 工具调用智能体在证据变化或授权撤销时，如何选择性撤回已准备的动作。
- 方法
- 用 Qwen2.5-3B-Instruct 的四个 LoRA 检查点在合成环境 NAQD-Env 中对比原始与增强课程，并做规则级诊断。
- 结果
- naqd 提示下决策一致率 0.77-0.92、撤回召回 0.46-0.86，基线仅 0.45-0.63 与至多 0.06。
- 影响
- 提醒聚合指标会掩盖规则级退化，微调不等于智能体安全，评估需下沉到规则粒度。
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