VoS：从不确定性到行动，学习引导 LLM 智能体
原文标题：From Uncertainty to Action: Learning to Steer LLM Agents
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论文研究如何引导 LLM 智能体——是否纠正、在哪一步纠正、用何种机制。作者构建约 8.2 万条反事实续写的逐步结果表（SOT），发现不确定性可识别失败轨迹但无法定位有效干预步骤。据此提出轨迹级监控器 VoS（Value of Steering），在 12 种设置中平均提升 7.8 分，并优于五种现有不确定性触发方法。
- 问题
- 不确定性可识别失败轨迹，却无法定位该在哪一步纠正智能体。
- 方法
- 构建约 8.2 万条反事实续写的逐步结果表，训练轨迹级监控器 VoS 决定是否及在哪步引导。
- 结果
- 12 种设置平均提升 7.8 分，优于五种不确定性触发方法中的最强者在 11 种设置上平均 2.9 分。
- 影响
- 把「何时纠正智能体」从启发式变为可学习决策，直接提升智能体执行可靠性。
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