本研究提出了一种分层架构，以解决大型语言模型在应用开发中的能力限制，明确各层属性，帮助开发者选择合适技术，从而提高系统的稳健性和可扩展性。

本研究提出了RLInspect工具，通过交互式视觉分析，综合考虑强化学习模型的状态、行动和奖励，帮助用户更全面地理解模型行为，识别和纠正训练问题，从而提高系统的稳健性和可靠性。