LLM 에이전트 훈련이 더 안정화: StarPO-S와 RAGEN 소개로 다중 턴 추론과 강화 학습 붕괴 대응하는 연구진

대형 언어 모델(Large language models, LLM)이 상호작용 환경에서 자율 에이전트로 훈련받을 때 중요한 도전에 직면하고 있다. 순차적 의사 결정, 교차 턴 메모리 유지, 환경적 피드백에 대한 적응 등이 필요한데, 이는 효과적인 계획 보조자, 로봇 응용 프로그램, 경험을 통해 자가 개선할 수 있는 지도 에이전트 개발에 중요하다. 이에 연구진은 StarPO-S와 RAGEN을 도입하여 이러한 도전을 대응하고 있다.