--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "ba57bf1c690ddbd0feea81e70e486c03c0b6c5c38acea430d7290f8773befb56" canonical_url: "https://aidr.today/ba57bf1c?lang=vi" title: "Agent-Reflex: Dạy các agent ngôn ngữ hành động một cách suy ngẫm" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-10-14T00:00:00.000Z" category: "Frameworks" topics: ["agent","framework"] source_urls: ["https://huggingface.co/papers/2610.17953"] summary: "Các mô hình ngôn ngữ lớn đã phát triển từ những chatbot một lượt thành các agent tương tác có khả năng suy ngẫm dài hạn. Trong các triển khai thực tế, dịch vụ công cụ MCP có thể trả về phản hồi nhiễu và người dùng có thể can thiệp để sửa chữa agent, nhưng các phương pháp hiện tại chỉ cung cấp giám sát hạn chế cho việc học phản chiếu và phục hồi lỗi. Để lấp đầy khoảng trống này, chúng tôi đề xuất Agent-Reflex, một khung huấn luyện chung nhằm khuyến khích phản chiếu chủ động trong các agent. Cụ thể, Agent-Reflex bao gồm ba giai đoạn. Đầu tiên, Environment Reflection Skill Discovery (RSD) tiêm các điều chỉnh phản hồi công cụ có căn cứ vào quy mô môi trường, lấy mẫu một nhóm LLM đa dạng về khả năng, khai thác các cặp thành công-thất bại phù hợp và tóm tắt các kỹ năng phản chiếu tái sử dụng được. Dựa trên thư viện kỹ năng này, chúng tôi sau đó áp dụng Reflective Supervised Fine-Tuning (ReSFT) chuyển đổi mỗi kỹ năng thành giám sát cho sự phản chiếu bản thân, phục hồi kỹ năng và sửa chữa theo trọng tâm người dùng, củng cố các hành vi phản chiếu bổ sung." --- # Agent\-Reflex: Dạy các agent ngôn ngữ hành động một cách suy ngẫm > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-10-14T00:00:00.000Z **Category:** Frameworks **Topics:** agent, framework ## Summary Các mô hình ngôn ngữ lớn đã phát triển từ những chatbot một lượt thành các agent tương tác có khả năng suy ngẫm dài hạn\. Trong các triển khai thực tế, dịch vụ công cụ MCP có thể trả về phản hồi nhiễu và người dùng có thể can thiệp để sửa chữa agent, nhưng các phương pháp hiện tại chỉ cung cấp giám sát hạn chế cho việc học phản chiếu và phục hồi lỗi\. Để lấp đầy khoảng trống này, chúng tôi đề xuất Agent\-Reflex, một khung huấn luyện chung nhằm khuyến khích phản chiếu chủ động trong các agent\. Cụ thể, Agent\-Reflex bao gồm ba giai đoạn\. Đầu tiên, Environment Reflection Skill Discovery \(RSD\) tiêm các điều chỉnh phản hồi công cụ có căn cứ vào quy mô môi trường, lấy mẫu một nhóm LLM đa dạng về khả năng, khai thác các cặp thành công\-thất bại phù hợp và tóm tắt các kỹ năng phản chiếu tái sử dụng được\. Dựa trên thư viện kỹ năng này, chúng tôi sau đó áp dụng Reflective Supervised Fine\-Tuning \(ReSFT\) chuyển đổi mỗi kỹ năng thành giám sát cho sự phản chiếu bản thân, phục hồi kỹ năng và sửa chữa theo trọng tâm người dùng, củng cố các hành vi phản chiếu bổ sung\. ## Sources - [Story source]()