Reward Engine：开放式工具智能体的奖励自进化
原文标题：Reward Engine: Reward-Centric Self-Evolution for Open-Ended Tool Agents
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论文提出Reward Engine，从任务与初始轨迹构建包含测试用例与评分细则的RewardPack，作为冻结奖励指导智能体修正输出并用于强化学习。在WorkBuddy Bench Office与Claw-Eval上，三次运行一致性分别从45.0%升至54.0%、78.4%升至83.7%。
- 问题
- 开放式工具智能体缺乏可执行的标准奖励，难以评估与优化。
- 方法
- 从任务和初始轨迹自动构建含测试用例与评分细则的 RewardPack，冻结后用于修正输出和强化学习。
- 结果
- 三次运行一致性在 WorkBuddy Bench Office 从 45.0% 升至 54.0%，Claw-Eval 从 78.4% 升至 83.7%
- 影响
- 为无标准答案的智能体任务提供可复用的奖励构建方案，直接可用于智能体训练与评测。
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