研究人员开发了CRAFT，一种两阶段的训练后方法，旨在提高企业编码代理的可靠性和效率。该方法首先使用剥离模式的监督微调来教授代理领域结构化的计划和行为，而无需在每个提示中提供详尽的模式文档。第二阶段采用执行塑造的强化学习来优化工具选择、代码质量和一致性，尤其是在多轮分析任务中。在广告分析环境中的评估表明，与基线方法相比，CRAFT显著提高了综合代理分数、一致性和多轮连贯性，同时大幅减少了输入令牌使用和模式发现循环。 AI
影响 这项研究可能带来更可靠、更高效的企业人工智能代理，降低计算成本并提高多轮分析能力。
排序理由 该集群描述了一种用于改进人工智能代理的学术论文中提出的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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