智能体强化学习增益的REACH与SOLVE归因
原文标题：Reach or Solve? Attributing Agentic RL Gains with Checkpoint Handoffs
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论文指出智能体RL的端到端成功率混合了「到达状态」与「从状态求解」两种变化，提出checkpoint handoff评估协议，将增益拆分为REACH与SOLVE。跨两个基准与两条独立流水线，reacher×solver交互在全部五种条件下为正，说明RL历史对RL求解器价值更高。
- 问题
- 智能体 RL 的端到端成功率混淆了「到达状态」与「从状态求解」两种能力变化。
- 方法
- 提出 checkpoint handoff 评估协议，克隆状态跨检查点交接，将增益拆为 REACH 与 SOLVE。
- 结果
- 跨两个基准与两条独立流水线，reacher×solver 交互在全部五种条件下为正；ALFWorld 上 RL 两项均提升。
- 影响
- 为 RL 智能体评测提供可归因指标，避免把「走对位置」误读为「决策更强」。
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checkpoint handoff把智能体RL增益拆为REACH与SOLVE，五条件下reacher×solver交互全为正。
- •指出端到端成功率混合了「到达状态」与「从状态求解」两种变化
- •提出checkpoint handoff协议：克隆某checkpoint到达的状态交给另一checkpoint，无需重训
- •跨两个基准、两条独立发布流水线，reacher×solver交互在全部五种条件下为正
- •结论：RL历史对RL求解器的价值高于对SFT求解器
- •在ALFWorld上RL同时改善REACH与SOLVE两项
为什么重要：若RL增益主要来自到达更好状态而非决策本身，现有智能体RL的评估口径需要重审。
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