**TRACE：高效智能体强化学习的统一展开预算分配框架**

_TRACE: A Unified Rollout Budget Allocation Framework for Efficient Agentic Reinforcement Learning_

> TRACE 是一个用于多轮智能体强化学习的统一展开预算分配框架。它通过树状结构将预算从提示词分配到回合级前缀，利用共享预测器估计条件成功概率，从而增强奖励对比，丰富结果反馈，提升策略更新信号。实验表明，在相同采样成本下，TRACE 在智能体基准上提升 Qwen3-14B 多跳问答平均准确度 2.8 个百分点。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-11 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.11119)