GRAFT：基于轨迹图的智能体强化学习步级优势估计
原文标题：Back to the Definition: Estimating Step-Level Advantages via Trajectory Graphs for Agentic Reinforcement Learning
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针对GRPO等组式强化学习在步级优势估计上存在系统性偏差的问题，论文提出GRAFT框架，将多条rollout轨迹拼接为轨迹图，通过图上的Bellman迭代恢复节点状态值，并以节点值差为每条边分配信用。作者进一步提出Graph GAE以降低状态值估计偏差。在多轮智能体基准上，GRAFT稳定优于GRPO及近期智能体RL算法。
- 问题
- GRPO等组式强化学习在步级优势估计上存在系统性偏差，失败轨迹中的有效步骤被埋没。
- 方法
- 将多条rollout轨迹拼接成轨迹图，用图上Bellman迭代恢复节点状态值，以节点值差为每条边分配信用，并提出Graph GAE降低估计偏差。
- 结果
- 在多轮智能体基准上稳定优于GRPO及近期智能体RL算法；未给出具体数值。
- 影响
- 为智能体RL提供更细粒度的信用分配，训练多轮工具调用模型时可直接替换GRPO的优势估计。
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