本研究提出ATLaS方法，解决代理调优中的专家偏见和泛化能力不足的问题。通过识别关键步骤并微调LLM，显著提升代理在多样环境中的表现，仅用30%的关键步骤微调效果优于全步骤。

ATLaS：通过学习关键步骤进行代理调优
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