鲁棒性训练

NoisyAgent框架：通过噪声环境训练增强LLM智能体鲁棒性

该论文提出NoisyAgent训练框架，通过显式引入用户交互噪声和工具执行噪声，采用渐进式噪声注入策略增强智能体鲁棒性。实验表明该方法能显著提升智能体在嘈杂环境中的表现，同时在理想基准上也带来性能增益。