environment-design

EnvHarness 是一个可编程的包装器框架，动态适配静态环境以增强LLM代理训练，通过提供更优的优化信号，在多个基准测试中超越现有方法，用于强化学习。

本文提出了LLM-as-Environment-Engineer框架，其中策略模型通过分析失败案例自动重新设计强化学习训练环境，并引入MAPF-FrozenLake作为可控测试平台。该框架使用Qwen3-4B模型，性能优于GPT和Gemini等更大规模模型，表明策略学习提升了模型诊断自身弱点的能力。

本文介绍了LLM-as-Environment-Engineer框架，该框架使LLM能够为多智能体推理任务中的强化学习设计自己的训练环境，实现自我改进训练，其性能超越更大的专有模型。

一篇技术博文，从基本原理出发解释如何构建智能体训练系统，以文本转图表智能体为例，涵盖环境定义、教师轨迹生成、学生微调以及强化学习。