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论文解决了什么问题
这篇论文关注SocialRL相关问题：当智能体依赖技能、记忆、工具和运行时控制时，模型外部系统怎样影响最终能力。
核心方法
SocialRL 针对代表用户谈判、排期和交易的委托型任务训练小模型的社会推理。论文指出友好助手可能泄露委托人信息或过早让步，因此需要直接优化策略性、隐私保护和目标坚持。
实验结论
- 让 agent 从被动帮手变成更可靠的委托代表。
- 适合与同批推荐中的 Agent Skills、Harness 和长期记忆论文交叉比较。
局限性与证据边界
- 已按 arXiv 元数据和摘要整理，推荐文案为中文编辑摘要。
适合谁阅读
追踪 Agent Skills 与 Harness 研究比较模型外状态的收益和风险设计长期智能体系统Agent SkillsAgent Harness
可核验的原论文来源和作者
- 作者
- Wenyue Hua, Zachary Huang, Tyler Payne, Safoora Yousefi, Saleema Amershi, Asli Celikyilmaz
- 来源
- arXiv
- 论文 ID
- 2608.13787