在 AI 智能体技术飞速发展的 2025 年，OpenAI、谷歌、阿里巴巴等巨头纷纷推出针对特定任务的优化模型，然而，AI 智能体在处理多步骤、长时间跨度的长时任务（longer-horizon tasks）时，仍面临严重的性能瓶颈 —— 第三方基准测试显示，即便最强大的 AI 模型，随着任务步骤增加和耗时延长（超过数小时），失败率也会显著上升。正是在这一背景下，由清华大学、北京大学、DeepLang AI 与美国伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校联合研发的 EAGLET 框架应运而生。该框架通过引入 “全局规划器”，在无需人工标注数据或重训智能体的前提下，大幅提升了基于大语言模型（LLM）的智能体在长时任务中的表现，有效减少幻觉生成、优化任务执行效率，为长时任务的智能化处理提供了突破性解决方案。
要理解 EAGLET 的核心价值，首先需直面 AI 智能体处理长时任务时的固有难题。当前主流的 LLM 智能体多采用 “反应式逐步推理” 模式，即根据当前步骤的反馈即时规划下一步行动，这种模式在简单短流程任务中表现尚可，但在长时任务中弊端尽显：一方面，缺乏全局视角导致规划频繁出现 “幻觉”，例如在模拟家庭场景完成家务的 ALFWorld 基准测试中，智能体可能反复尝试无效操作，或偏离核心目标去执行无关任务；另一方面，试错式的行动轨迹效率极低，完成任务所需步骤大幅增加，不仅消耗更多计算资源，还会因步骤累积误差导致最终任务失败。以科学实验模拟场景的 ScienceWorld 基准为例，某主流智能体完成一项多步骤实验的平均失败率超过 50%，其中 70% 的失败源于中途规划偏差。EAGLET 的创新之处在于，它打破了 “规划与执行一体化” 的传统模式，通过独立的全局规划模块，为智能体提供贯穿任务全程的清晰行动框架，从根本上解决规划碎片化问题。
EAGLET 的技术架构围绕 “模块化规划 – 执行分离” 展开，其核心是一个可灵活集成的 “全局规划器”，该规划器本质上是一个经过微调的语言模型，能够解析用户或环境给出的任务指令，并生成高层级的全局行动方案，且在智能体执行任务过程中不进行干预，仅通过前置规划引导行动方向。这种设计的优势在于，规划器可专注于全局策略制定，而执行智能体则聚焦于高效完成单步任务，两者各司其职又紧密协同。例如，在在线购物模拟 WebShop 任务中，EAGLET 规划器会先生成 “确定商品需求→筛选商家→对比价格→完成下单” 的完整流程规划，执行智能体再按照这一框架逐步调用搜索、比价等工具，避免了盲目操作。
EAGLET 的另一大技术突破在于其创新的 “两阶段无人工标注训练流程”，这一流程确保了规划器的高效性与通用性。第一阶段为 “合成规划生成与筛选”：研究团队利用 GPT-5、DeepSeek-V3.1-Think 等高性能 LLM 生成大量合成规划，随后通过独创的 “同源一致性筛选” 策略对这些规划进行过滤 —— 仅保留那些既能提升专家级执行智能体（如 GPT-5）表现，又能帮助新手级执行智能体（如 Llama-3.1-8B）提升任务完成率的规划。这种筛选方式确保了最终保留的规划具备广泛适配性，而非仅针对特定能力的智能体。第二阶段为 “规则式强化学习优化”：通过自定义的奖励函数对规划器进行进一步微调，该奖励函数的核心是 “执行器能力增益奖励（ECGR）”，其独特之处在于不仅衡量规划对智能体任务完成率的提升，还会评估规划是否能减少执行步骤，并引入衰减因子优先选择更简洁的行动轨迹。例如，若两个规划均能帮助智能体完成任务，ECGR 会优先奖励步骤更少的规划，同时避免过度奖励仅对高能力智能体有效的规划，确保规划器的指导具备普适性。
在性能验证环节，EAGLET 在三大主流长时任务基准测试中均展现出卓越表现，全面超越传统无规划智能体及其他规划基线（如 MPO、KnowAgent）。在 ScienceWorld 基准测试中，针对未见过的科学实验场景，配备 EAGLET 的智能体表现从 42.2 分提升至 61.6 分，大幅降低了因场景陌生导致的规划失误；在模拟家庭场景的 ALFWorld 基准中，效果提升更为显著 —— 在已见过场景任务中，智能体表现从 22.9 分跃升至 54.3 分，提升幅度超过 2.3 倍，即便是难度更高的未见过场景，结合 EAGLET 与 ETO 执行方法后，性能提升也高达 11.8 个百分点。值得注意的是，即便对于本身性能已很强大的高端模型，EAGLET 仍能带来明显增益：GPT-4.1 在引入 EAGLET 后，平均得分从 75.5 分提升至 82.2 分；GPT-5 的得分也从 84.5 分提升至 88.1 分。除任务完成率外，EAGLET 还显著优化了执行效率，以 GPT-4.1 为执行智能体时，完成任务的平均步骤从 13.0 步减少至 11.1 步；以 GPT-5 为执行智能体时，平均步骤从 11.4 步降至 9.4 步，步骤减少直接转化为推理时间缩短与计算成本降低，在大规模部署场景中具备极高的实用价值。
EAGLET 的另一大优势在于其出色的兼容性与效率。在兼容性方面，该框架采用 “即插即用” 设计，可无缝集成到现有智能体工作流中，无需对执行智能体进行重训，且适配多种主流基础模型与提示策略 —— 无论是 GPT 系列、Llama-3.1、Qwen2.5 等模型，还是 ReAct、Reflexion 等提示方法，引入 EAGLET 后均能实现性能提升。这种高兼容性意味着企业无需重构现有 AI 系统，即可快速享受到规划优化带来的价值。在效率方面，EAGLET 的训练成本远低于传统强化学习方法，例如与需数百次训练迭代的 GiGPO 相比，EAGLET 仅需约 1/8 的训练工作量，就能实现更优或相当的性能；在执行阶段，步骤减少带来的效率提升进一步放大了成本优势，某测试数据显示，引入 EAGLET 后，智能体处理长时任务的综合计算成本降低了 30% 以上。
尽管 EAGLET 展现出强大的技术潜力，但其当前阶段仍存在一些待解决的问题，这些问题在一定程度上限制了其短期内的企业级应用。首先是代码开源与工具支持的缺失 —— 截至论文提交至 arXiv 平台时，研究团队尚未发布 EAGLET 的开源实现，也未明确代码发布时间、许可类型及维护计划，这使得企业难以直接获取并部署该框架，需自行复现技术细节，增加了应用门槛。其次是企业部署的适配性疑问：虽然框架宣称 “即插即用”，但尚未明确能否与 LangChain、AutoGen 等主流企业级智能体框架兼容，若需定制化技术栈支撑 “规划 – 执行分离”，将大幅增加企业的集成成本；同时，训练过程中依赖多类型执行智能体进行筛选与优化，对于仅能获取单一模型或计算资源有限的中小企业而言，难以完全复现训练流程。此外，EAGLET 的最小可行模型规模、在垂直行业（如客服自动化、IT 运维）的定制化能力，以及实时规划与离线预生成规划的最优部署方式等问题，目前仍缺乏明确答案，需要进一步的技术验证与实践探索。
从应用前景来看，EAGLET 在需要多步骤规划的企业场景中具备广阔潜力。在 IT 自动化领域，可用于指导智能体完成服务器部署、故障排查等长流程任务，减少人工干预；在客户支持场景，能帮助智能体有序处理复杂客户需求，例如引导用户逐步提供问题信息、协调多部门资源解决问题；在电商领域，可优化 AI 购物助手的决策流程，提升商品推荐与下单效率。随着研究团队后续开源代码、完善部署文档，EAGLET 有望在更多实际场景中落地，推动长时任务智能处理的标准化与规模化。
总体而言，EAGLET 框架的推出，不仅为 AI 智能体处理长时任务提供了切实可行的技术方案，更重新定义了 “规划” 在智能体系统中的角色 —— 从依附于执行的辅助环节，转变为决定任务成败的核心模块。尽管当前存在开源与部署适配等挑战，但 EAGLET 展现出的性能提升、效率优势与兼容性，使其成为长时任务 AI 解决方案的重要突破，也为未来智能体技术的发展指明了 “规划 – 执行协同优化” 的关键方向。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/eaglet-kuang-jia-po-jie-ai-zhi-neng-ti-chang-shi-ren-wu-kun
