arXiv · cs.AI· Min Cai, Dan Zhang, Gao Xing, Libin Ma, Zhaohui Xu, Xi Ye·· 8 小时前
EAU：面向用户中心型 Agent 训练的环境—Agent—用户协同演化框架
EAU: Environment-Agent-User Co-evolution for Training User-Centric Agents
arXiv:2610.16523v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Min Cai, Dan Zhang, Gao Xing, Libin Ma, Zhaohui Xu, Xi Ye
研究任务与主要进展
作者提出 EAU 协同演化环境、用户模拟器、奖励设计和强化学习配置的元 Agent 框架，并根据训练轨迹、工具轨迹、奖励与统计信息诊断失败，再热替换经过验证的改动。摘要称，该方法在三个交互式 Agent 基准和两个骨干模型上优于既有强化学习方法，使总体得分较最强基线提高 14.7%–15.0%，并在 ColBench 上将成功任务完成率最高提高 36.7%。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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