HarnessMDP：让LLM Agent执行框架可学习
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HarnessMDP：让LLM Agent执行框架可学习
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AI 综述
Haiwen Yi、Xinyuan Song 提交的预印本提出 HarnessMDP，把 LLM Agent 的执行框架（harness）控制建模为有限时域马尔可夫决策过程：框架根据不断变化的 Agent 状态选择结构性执行动作，并从收集的轨迹中离线学习策略，上线后自适应控制新的执行过程。 作者称，在编码任务、tau-bench、AgentBench 等评测中，HarnessMDP 的执行行为和最终任务表现均持续优于基线 harness。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
HarnessMDP：用离线强化学习让 LLM Agent 执行框架可学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AIHarnessMDP：用离线强化学习让 LLM Agent 执行框架可学习
HarnessMDP 将 LLM Agent 的执行框架（harness）控制建模为有限时域马尔可夫决策过程，让框架从不断变化的 Agent 状态中选择结构性执行动作，并基于收集的轨迹离线学习策略、上线后自适应控制新的执行过程。在编码任务、tau-bench、AgentBench 等评测中，HarnessMDP 的执行行为和最终任务表现均持续优于基线 harness。
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