本研究提出了一种新方法——探索专家失败（EEF），旨在提升大型语言模型在复杂子任务中的表现。通过借鉴失败专家的有效行为，EEF提高了代理的探索效率和技能获取，成功解决了以往无法完成的子任务，在WebShop中的胜率达62%。