谷歌提出EnvHarness：让环境也能为智能体提供训练信号
EnvHarness像Agent的Harness一样，为环境加装控制层，以提供更高质量的训练信号，提升智能体学习效果。
谷歌研究者提出EnvHarness，一个给环境本身加装的控制层。它通过环境布置、交互规则和链接环境三种组件，在不改变环境对外接口的前提下，让智能体获得更好的训练信号。实验显示在强化学习、自进化等场景下均能提升性能。
正文摘录
.jpg)  我们花了许多时间给 LLM 配上了 harness，来帮助 LLM 成为 agent 更好的完成在复杂环境中的任务，那么在环境这一端呢？ 无论是蒸馏，强化学习还是自进化，我们都需要 agent 来和环境交互，但我们并没有办法控制环境如何和 agent 交互。类比于 agent harness，文章提出了 Envharness ，一种全新的组件来控制环境和 agent 的交互方式，来帮助环境提供 agent 在各种训练场景下的更好的训练信号。