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STeCa: Step-level Trajectory Calibration for LLM Agent Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了STeCa框架，解决了LLM代理在长时间任务中因次优动作偏离轨迹的问题。通过步级奖励比较识别次优动作，并利用反思构建校准轨迹，显著提升了代理的决策能力和任务完成的稳健性。
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关键要点
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本研究提出了STeCa框架，旨在解决LLM代理在长时间任务中因次优动作偏离轨迹的问题。
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STeCa框架通过步级奖励比较来识别次优动作。
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利用LLM驱动的反思，STeCa构建校准轨迹，从而提升代理的决策能力。
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实验结果表明，STeCa显著优于现有方法，并增强了代理任务完成的稳健性。
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