AI Agent

SkyRL-Agent: Efficient RL Training for Multi-turn LLM Agent

SkyRL-Agent: 多轮长周期LLM代理高效强化学习训练

Shiyi Cao, Dacheng Li, Fangzhou Zhao, Shuo Yuan, Sumanth R. Hegde, Connor Chen, Charlie Ruan, Tyler Griggs, Shu Liu, Eric Tang, Richard Liaw, Philipp Moritz, Matei Zaharia, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica

机构 * NovaSky AI ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Anyscale 纠错

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；agentic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SkyRL-Agent通过高效异步调度和工具增强训练配方，实现多轮长周期LLM代理的高效强化学习训练，使SA-SWE-32B在SWE-Bench上达到39.4% Pass@1，成本降低超2倍。

D-GARA: A Dynamic Benchmarking Framework for GUI Agent Robustness in Real-World Anomalies

D-GARA：一种用于真实世界异常中GUI代理鲁棒性评估的动态基准框架

Sen Chen, Tong Zhao, Yi Bin, Fei Ma, Wenqi Shao, Zheng Wang

专题命中 GUI与网页智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 D-GARA提出一种动态基准框架，用于评估Android GUI代理在真实世界异常中的鲁棒性，揭示了现有代理在异常环境下的性能下降问题。

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