SEAL

SEAL是一个面向工具调用智能体的协同共进化框架，支持代理与学习环境在训练过程中动态互适应。其核心功能包括基于可执行轨迹的细粒度失败诊断（如参数错配、工具缺失、响应不匹配等）、训练期接口演化（通过BFCL暴露语义约束与恢复反馈），以及诊断引导的策略优化（结合GRPO进行优势重加权）。技术上融合强化学习、可验证轨迹分析与接口自适应机制，所有评估均在固定测试环境下进行以保障公平性。适用于需要持续提升工具调用鲁棒性与泛化能力的复杂任务场景，如多步API调用、开放域工具链编排等。