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作者

Yejin Choi

Natural Language Processing

2026-07-23 至 2026-07-23 共收录 1
2510.05592 2026-07-23 cs.AI cs.CL cs.LG cs.MA 版本更新

In-the-Flow Agentic System Optimization for Effective Planning and Tool Use

用于有效规划和工具使用的流内智能体系统优化

Zhuofeng Li, Haoxiang Zhang, Seungju Han, Sheng Liu, Jianwen Xie, Yu Zhang, Yejin Choi, James Zou, Pan Lu

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Texas A&M University(德克萨斯农工大学) UC San Diego(圣地亚哥大学) Lambda Website(Lambda网站)

AI总结 研究针对大语言模型中工具增强方法的不足,提出可训练的流内智能体框架AgentFlow及Flow-GRPO训练方法,通过协调模块优化规划器,在多基准测试中表现优异,展现流内优化优势。

Comments 47 pages, 12 figures. ICLR 2026 Oral. Project website: https://agentflow.stanford.edu/

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