智能体与自主科学
突破级
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问题与背景：大语言模型智能体在长程任务上的强化学习训练，往往被探索效率所限制。尤其在语言动作空间、复杂观察和稀疏回报下，单纯在低层动作空间试错既昂贵又容易陷入局部策略。论文要解决的是：如何让 LLM agent 在 RL 过程中学会更有结构的探索，而不是盲目增加 rollout 或温度。
方法/新意：作者提出 Strategy-Guided Exploration（SGE），让模型先生成一段高层自然语言策略，再基于该策略展开环境动作，从而把探索从低层动作空间提升到语言策略空间。为增强多样性，论文进一步引入 mixed-temperature sampling 和 strategy reflection，使智能体能并行探索不同策略，并依据前序结果反思更新策略生成。
意义/放在仓库中的位置：这篇工作适合放在 agent / RL 主线，与 KARL、OpenClaw-RL、AutoHarness 等条目形成连续谱。它的意义在于表明 agent RL 的关键瓶颈不一定是更强奖励或更大 rollout，而可能是是否能把探索单位提升到可组合、可反思的策略层。对 UI、tool use、coding 和 embodied agent 都有明确外溢性。
局限/为何不再升一级：尽管方向很正、方法也有清晰独立性，但论文目前仍处于 arXiv 阶段，影响力主要集中在 agent RL 训练范式的一个子方向，还没有达到足以重排更大范围智能体训练路线的程度，因此定为突破性。