TAP:轨迹锚定恢复的长程智能体剪枝
原文标题:TAP: Efficient Long-Horizon Agent Pruning via Trajectory-Anchored Recovery
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论文提出 TAP,首个面向强化学习训练智能体的结构化剪枝框架,结合结构剪枝与高效在线策略恢复。它用冻结稠密教师监督学生响应前缀,并迭代重评通道,在移除 60% FFN 通道后仍保留 ALFWorld 99.2%、WebShop 88.0% 的任务成功率。
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TAP首个面向RL智能体的结构化剪枝,砍60% FFN通道仍保住ALFWorld 99.2%成功率。
- •首个针对强化学习训练智能体的结构化剪枝框架,结合剪枝与在线策略恢复
- •冻结稠密教师监督学生响应前缀,避免学生误差跨轮次累积
- •迭代重评通道:用恢复目标梯度在恢复后的学生上重新打分
- •移除60% FFN通道后,ALFWorld成功率99.2%、WebShop 88.0%
- •指出问答任务的剪枝方法直接迁移到智能体会严重掉点
为什么重要:长程智能体需反复调用模型、推理成本高,TAP证明激进剪枝在智能体任务上可行,对降低Agent部署成本有直接价值。
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