AgentRefine：通过细化调优增强智能体泛化能力

本研究解决了现有基于大语言模型的智能体在泛化能力方面的不足，尤其是在开放和商业模型之间的差距。我们提出了一种新的AgentRefine框架，通过环境反馈来修正智能体的错误行为，从而显著提高了智能体在多样化任务上的泛化能力和鲁棒性。研究结果为智能体泛化和自我细化之间的关系奠定了基础，并为未来的研究提供了新范式。