在很多大模型和 Agent 的訓練里，最常見的一種做法就是只看結果：最后答案對了就給獎勵，錯了就當 0 分。

在單輪問答里，這樣「只看結果」還勉強能用；可一旦換成 Agent 這種要多輪對話、搜索、刷網頁、寫代碼、讀文件的長鏈任務，就變成用一個 bit 去概括一整條復雜軌跡。

結果就是：差一點就做成功的過程，和從第一步就跑偏的過程，在獎勵眼里沒區別；訓練看不出哪種失敗更有價值，手寫規則或人工細粒度打分又很難覆蓋開放環境、多模態這些復雜情況。

港中文和美團在這篇工作里，盯上的就是這個核心矛盾：

Agent 需要長程、細粒度的反饋，但我們手里大多只有終局對錯這樣的粗粒度獎勵。

• 論文標題：Exploring Reasoning Reward Model for Agents
• 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2601.22154
• 項目地址：https://github.com/kxfan2002/Reagent

為了解決這個矛盾，作者先造了一個「懂推理、看得懂工具調用」的評審器，給 Agent 的整條軌跡打「過程分」和「評語」，再把這份反饋喂回訓練。

這也是 Reagent 框架的核心出發點：讓 Agent 不再只看結果，而是也要為自己的思考和工具調用過程負責。

給 Agent 的思路打個分

這篇工作最重要的一步，就是不再只看 Agent 最后有沒有把題做對，而是開始認真給整個思考過程打分。

研究團隊先搭了一套專門面向智能體的「思考評分類」數據：里面收集了各種真實的 Agent 軌跡，有推理順暢但執行失誤的，有一路亂猜卻剛好蒙對的，也有工具用得亂七八糟的。每一條軌跡，都被標注成一份「閱卷意見」，既指出思路哪里站得住腳、哪里明顯跑偏，也給出一個 0～1 之間的整體分數。

基于這套數據，他們訓練了一個專門的「思考評分模型」——Agent-RRM。它不會只看最后一行答案，而是把整個過程從頭看到尾，然后輸出三樣東西：一段內部分析、一小段給 Agent 看的批評意見，再加上一個綜合分數。

舉個簡單的例子：

• 兩條軌跡最后都答對了，但一條邏輯跳躍嚴重、工具亂用，只是誤打誤撞到達正確答案，那 Agent-RRM 可能只給個 0.3；
• 另一條從一開始就分析清楚、什么時候該搜、什么時候該點進網頁、怎么利用信息都說得明明白白，這種思路就可能拿到 0.9。

就像老師改卷，不是只看「A/B/C/D」選了啥，還會看你中間的演算過程，給「過程分」。這一招的目標很明確：

教會 Agent「怎么想」「怎么用工具」，而不是教它「怎么猜對答案」。

統一文本批評和獎勵信號：Reagent 框架

有了會打「思維分」的 Agent-RRM，還要想清楚怎么把這些反饋喂回給 Agent。這就是 Reagent 框架要解決的事情：把「文字點評」和「分數獎勵」統一起來，用在智能體訓練里。

作者設計了三種用法，可以理解成三檔「加持程度」：

① 只加點評，不改模型（Reagent-C）

最輕的一種：不動 Agent 參數，只在推理時多一步「聽老師講評」。

大致流程就是：Agent 先做一遍題，Agent-RRM 看完給一小段 critique，指出關鍵問題，然后讓 Agent 在這段點評的基礎上重做一遍。這相當于給任何現成的大模型，外掛一個「老師幫你看一眼再交卷」的過程。

② 給獎勵加一條「過程分」（Reagent-R）

再往上走一步，就是把 Agent-RRM 打出來的分數，當成額外獎勵加進來。

以前的訓練只看「做對 / 做錯」那一分，現在變成「結果對錯 + 過程好壞」兩條線一起算：哪怕最后沒完全做對，只要思路清晰、工具用得合理，也不會被當作垃圾樣本一票否決。這對長鏈、多工具的任務特別重要，可以緩解那種「一不小心就全是 0 分」的獎勵稀疏問題。

③ 把「第一次想」和「批評后再想」一起訓（Reagent-U）

最強的一檔，是這篇文章重點強調的 Reagent-U。它一口氣把兩種反饋都用上：

• 一方面，讓 Agent 學會第一次就少犯低級錯誤；
• 另一方面，也教它「聽完批評以后，怎樣更聰明地改答案」。

訓練時，同一個問題會有「首答」和「聽完點評后的再答」兩條軌跡，它們都拿到「結果獎勵 + 過程分數」，一起放進同一個訓練循環里優化。這樣做的好處是：模型不會只在某一種模式上刷分，而是整體上把「想清楚」「用好工具」「能根據反饋修正自己」這幾件事，一起學進去。

實際部署時，Reagent-U 又不用再依賴外部的 Agent-RRM 提點評，直接就能像普通 Agent 一樣用 —— 那些「老師改卷時說過的話」，已經被揉進模型參數里了。

這套設計帶來了什么提升？

在實驗里，作者主要看了三件事：文字點評本身有沒有用、過程分數能不能幫 RL 學得更好、統一之后是不是有效提升。

先看最輕量的那種：只加一段文本點評、不改模型參數。結果表明，在不少數學和搜索任務上，「聽完一段 Agent-RRM 的批評再答一次」，確實能穩定把正確率拉上去。

再把過程分數加進訓練里之后，Agent 不是只會去迎合最后那一個對錯信號，而是更愿意走那些「雖然這次沒完全做成，但整體思路是對的」的方向。

最后，當文本批評和獎勵分數在 Reagent-U 里統一起來時，提升就更直觀了：

在 GAIA 這個通用 Agent 基準的文本子集上，基于 8B 模型的 Reagent-U，可以把平均成績拉到43.7%，基本追上甚至部分超過了一些更大參數量的開源 Agent。在 WebWalkerQA、HLE、xbench 等其他復雜任務上，也普遍比「只看終局獎勵」的版本更穩，更不容易被「瞎蒙對」或者「瞎忙活」帶偏。

作者還測試了模型在 GAIA 全集上的表現，面對多模態的通用 agent 任務，Reagent-U 也依然能打。

港中文聯合美團這套 Reagent 框架，把「老師給過程打分」這件事，真正搬進了 Agent 訓練里。結果證明，只要能看懂、能評價思考過程，8B 級別的 Agent 也有機會在很多復雜任務上打出和大模型一樣好看的成績單。

更多細節請參考論文原文。