CAFT：用文本批评监督训练 LLM 智能体
原文标题：Beyond Corrected Actions: Training LLM Agents on Textual Critiques
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该论文提出 Critique-Augmented Agentic Fine-Tuning（CAFT）框架，让专家模型在学生模型生成轨迹的每个错误动作上同时给出修正动作和文本批评，并将批评作为微调目标。在 Nemotron 3 与 Gemma 4 四个学生模型、τ²-Bench Airline+Retail 与 WebShop 任务上，加入批评比仅动作级蒸馏平均提升 8%。CAFT 检查点还能为强化学习提供比专家轨迹蒸馏更好的热启动。
- 问题
- 专家模型监督智能体时只给修正动作，监督信号太稀疏。
- 方法
- 让专家对每个错误动作同时给出修正动作与文本批评，把批评也作为微调目标，而非仅动作级蒸馏。
- 结果
- Nemotron 3 与 Gemma 4 四个学生模型在 τ²-Bench Airline+Retail 与 WebShop 上平均提升 8%；检查点作为 RL 热启动优于专家轨迹蒸馏。
- 影响
- 多花一点专家标注成本换文本批评，就能显著提升智能体微调效果，并改善后续 RL 起点。
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