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Proactive Agents: Shifting Large Language Model Agents from Passive Responses to Active Assistance
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内容提要
本研究提出了一种创新的数据驱动方法，将大型语言模型代理从反应式转变为主动协助。通过收集人类活动数据生成任务预测，并训练奖励模型，经过微调的模型在主动提供协助方面取得了66.47%的F1得分，显著提升了代理系统的效能。
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关键要点
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本研究提出了一种创新的数据驱动方法，旨在将大型语言模型代理从反应式转变为主动协助。
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通过收集人类活动数据生成任务预测，并利用标注的数据训练奖励模型。
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经过微调的模型在主动提供协助方面取得了66.47%的F1得分，显著提升了代理系统的效能。
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该方法展示了提高代理系统效能的潜力，解决了现有代理系统的自主决策能力限制问题。
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