提升LLM决策能力的强化学习方案
OpenManus-RL通过以下三步解决该问题：
- 环境搭建：utilization
python -m openmanus_rl.sft创建基础RL环境，支持自定义任务目标（如购物决策场景） - 数据收集：连接Deepseek-R1等模型收集行为轨迹，可通过
--dataset_name参数指定预处理数据集 - RL调优：运行GRPO命令
python -m openmanus_rl.grpo --reward_funcs accuracy，系统会动态优化模型权重
进阶方案：在配置文件中启用Tree-of-Thoughts策略提升长程规划能力，或通过--benchmark AgentBench量化改进效果。
This answer comes from the articleOpenManus-RL: Fine-tuning Large Models to Enhance Intelligent Body Reasoning and Decision MakingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决大型语言模型在复杂任务中决策能力不足的问题？
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