arXiv · cs.AI· Hanwen Li, Jinhao Duan, Guanhua Zhu, Junchi Lu, Bo Shen, Chenxi Yuan, Kaidi Xu·· 2 天前
从不确定性到行动：让LLM智能体学习引导决策
From Uncertainty to Action: Learning to Steer LLM Agents
arXiv:2610.09115v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Hanwen Li, Jinhao Duan, Guanhua Zhu, Junchi Lu, Bo Shen, Chenxi Yuan, Kaidi Xu
首次提交：2026-10-07 05:05
研究任务与主要进展
研究者提出VoS，一种可离线或在线运行的轨迹级LLM智能体监控器，用于决定是否、在哪一步以及采用哪种机制进行干预。基于三个基准、两个智能体和约8.2万条反事实延续逐步结果表，摘要报告VoS在全部12种设置中相较未修改执行平均提升7.8个百分点，并在11种设置中超过五种现有不确定性触发方法中的最佳者，平均领先2.9个百分点。
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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