Agent-Pro: 通过策略层面的反思与优化进行学习进化

Agent-Pro 是基于 LLM 的智能代理，具备策略级别的反思和优化能力，可以通过互动经验不断学习和提升行为策略，在复杂和动态场景中表现出色。

通过预训练、微调和强化学习，可以推进大型语言模型（LLM）技术。研究提出了重新构思LLM学习过程的框架，揭示了LLM发展中的成功和挑战，并为解决对齐问题提供了新的理解。两人博弈方法为LLM训练提供了新的数据准备和机器学习技术。