PAWM：用陷阱预判世界模型引导黑盒 LLM 智能体
原文标题：Steering Black-Box Large Language Model Agents with Pitfall Anticipation World Model
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论文提出陷阱预判世界模型 PAWM，在智能体可能遇到陷阱时选择性介入，预测即将发生的失败并引导其规避。PAWM 先在有陷阱标注的合成数据上做监督微调，再与黑盒 LLM 通过 GRPO 协同训练。在 ScienceWorld 上使 Claude Sonnet 4.5 性能提升 24.3%，WebArena-Lite 上提升 7.7%。
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PAWM 只在预判到陷阱时介入，让 Claude Sonnet 4.5 在 ScienceWorld 提升 24.3%。
- •核心主张：世界模型不必逐步预测观测，只需在有界多步未来内预判陷阱
- •两阶段训练：先用带陷阱标注的合成数据做 SFT，再与黑盒 LLM 通过 GRPO 协同训练
- •ScienceWorld 上提升 24.3%，WebArena-Lite 上提升 7.7%，均以 Claude Sonnet 4.5 为基座
- •选择性介入，避免每步预测观测带来的高成本与低信息量
为什么重要：给黑盒智能体加外挂世界模型提供了一条低成本路径，做 agent 可靠性的团队可直接参考其「何时调用」的设计。
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