数据重构与格式对齐：Agent-FLAN通过将原始语料映射为自然对话格式，有效解决了预训练与微调数据不匹配的问题；多智能体协同：CORY通过双代理的角色交换机制大幅提高了训练稳定性和推理准确率；奖励机制创新：ReFT通过奖励评分和在线自学习，在数据稀缺条件下依然能获得与大数据量训练相当的效果；系统应用挑战：跨系统集成、实时响应和安全验证等问题依旧需要在未来工作中进一步突破；未来趋势：元强化学习、跨