arXiv cs.AI·60 天前★ 3
PGPO：基于势引导的多轮智能体任务策略优化
原文标题：PGPO: Potential-Guided Policy Optimization for Multi-Turn Agentic Tasks
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
- 问题
- 多轮智能体任务奖励稀疏，组内RL的步骤级优势仍依赖单条轨迹最终结果，失败轨迹内动作难区分。
- 方法
- 从每个rollout组的锚状态组回报统计估计经验状态势，用相邻状态势差导出动作优势，实现跨轨迹信用传播。
- 结果
- 在ALFWorld和WebShop上整体优于近期组式RL方法，训练开销可忽略。
- 影响
- 训练多轮智能体的团队可低成本获得更细的失败侧信用信号，改善稀疏奖励下的策略优化。
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原始标题：PGPO: Potential-Guided Policy Optimization for Multi-Turn Agentic Tasks
AI 中文标题：PGPO：基于势引导的多轮智能体任务策略优化
来源：arXiv cs.AI · 发布于 60 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）
标签：强化学习 / 策略优化 / 多轮任务 / 信用分配
关键词：policy optimization / credit assignment / multi-turn agentic tasks
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