Feedback-Driven Tool-Use Improvements in Large Language Models via Automated Build Environments

📄 arXiv: 2508.08791v2 📥 PDF

作者: Junjie Ye, Changhao Jiang, Zhengyin Du, Yufei Xu, Xuesong Yao, Zhiheng Xi, Xiaoran Fan, Qi Zhang, Tao Gui, Xuanjing Huang, Jiecao Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-12 (更新: 2025-09-12)

💡 一句话要点

提出自动化环境构建管道以提升大语言模型工具使用能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 工具使用 强化学习 自动化环境 奖励机制 模型训练 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在工具使用的强化学习框架上存在不足，缺乏稳定的训练环境和可验证的奖励机制。
  2. 本文提出了一种自动化环境构建管道，能够高效创建训练环境并提供详细反馈，结合可验证的奖励机制。
  3. 实验结果显示，该方法在不同规模的LLMs上显著提升了工具使用性能，且未降低模型的通用能力。

📝 摘要（中文）

有效的工具使用对于大语言模型（LLMs）与环境的有意义互动至关重要。然而，由于缺乏专门为工具使用设计的高效强化学习（RL）框架，进展受到限制。本文提出了一种自动化环境构建管道，结合场景分解、文档生成、功能集成、复杂性扩展和局部部署，能够创建高质量的训练环境，提供详细且可测量的反馈。此外，我们引入了一种可验证的奖励机制，评估工具使用的精确性和任务执行的完整性。实验表明，该方法显著提升了模型的工具使用性能，而不损害其一般能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在工具使用中的效率问题，现有方法在构建稳定训练环境和设计有效奖励机制方面存在挑战。

核心思路：通过自动化环境构建管道，结合多种技术手段，创建高质量的训练环境，并引入可验证的奖励机制，以提升模型的工具使用能力。

技术框架：整体架构包括环境构建、反馈生成和模型训练三个主要模块。环境构建模块负责场景分解和文档生成，反馈生成模块提供可测量的奖励，模型训练模块则整合标准RL算法进行训练。

关键创新：最重要的创新在于自动化环境构建和可验证的奖励机制，这与现有方法的手动构建和模糊奖励机制形成鲜明对比。

关键设计：在环境构建中，采用复杂性扩展和局部部署策略，确保训练环境的多样性和稳定性；奖励机制则通过评估工具使用的精确性和任务执行的完整性来进行设计。

📊 实验亮点

实验结果表明，采用该方法的模型在工具使用性能上显著提升，尤其是在复杂任务中，性能提升幅度达到20%以上，而模型的通用能力保持不变，显示出良好的适应性与稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化编程、机器人控制等，能够提升大语言模型在实际任务中的工具使用能力，进而推动智能系统的广泛应用与发展。未来，该方法可能在多种领域中实现更高效的任务执行与人机交互。

📄 摘要（原文）

Effective tool use is essential for large language models (LLMs) to interact meaningfully with their environment. However, progress is limited by the lack of efficient reinforcement learning (RL) frameworks specifically designed for tool use, due to challenges in constructing stable training environments and designing verifiable reward mechanisms. To address this, we propose an automated environment construction pipeline, incorporating scenario decomposition, document generation, function integration, complexity scaling, and localized deployment. This enables the creation of high-quality training environments that provide detailed and measurable feedback without relying on external tools. Additionally, we introduce a verifiable reward mechanism that evaluates both the precision of tool use and the completeness of task execution. When combined with trajectory data collected from the constructed environments, this mechanism integrates seamlessly with standard RL algorithms to facilitate feedback-driven model training. Experiments on LLMs of varying scales demonstrate that our approach significantly enhances the models' tool-use performance without degrading their general capabilities, regardless of inference modes or training algorithms. Our analysis suggests that these gains result from improved context understanding and reasoning, driven by updates to the lower-layer MLP parameters in models.