AgentFly 是基于记忆增强的在线强化学习框架，通过记忆库存储经验轨迹并利用神经案例选择策略实现 LLM 代理的持续适应能力，无需对底层 LLM 参数进行微调。该方法将决策过程建模为记忆增强的马尔可夫决策过程（M-MDP），通过非参数或参数化记忆模块存储过往经验，并基于软 Q 学习优化案例检索策略。...
AgentFly 是基于记忆增强的在线强化学习框架，通过记忆库存储经验轨迹并利用神经案例选择策略实现 LLM 代理的持续适应能力，无需对底层 LLM 参数进行微调。该方法将决策过程建模为记忆增强的马尔可夫决策过程（M-MDP），通过非参数或参数化记忆模块存储过往经验，并基于软 Q 学习优化案例检索策略。...
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