LLM智能体优化策略全面解析

华东师大与东华大学研究团队发表综述论文，首次全面梳理LLM智能体优化策略。论文将现有方法分为参数驱动（监督微调、强化学习等）和参数无关（Prompt工程、工具调用等）两类，详细探讨了轨迹数据构建、奖励函数设计等关键技术模块。同时，论文归纳了基于经验、反馈、工具等五类参数无关优化策略，并整理了主流微调与评估数据集。此外，作者回顾了LLM Agent在医疗、科学等多领域的应用，指出其面临的数据偏差、算法效率、跨任务迁移等挑战，为未来研究指明方向。
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