2026年10月24日，一篇题为《ReflectPO: Reflection-Guided Policy Optimization for Long-Horizon LLM Agents》的研究论文在arXiv平台发布（编号2610.30933v1），提出Reflection-Guided Policy Optimization（ReflectPO）——一种专为长周期、工具增强型大语言模型（LLM）代理设计的强化学习框架，用于实现自主错误恢复。
ReflectPO包含两大核心组件：一是‘反思引导采样’（Reflection-Guided Sampling），利用交互轨迹中的分支差异与重复访问模式生成错误恢复提示；二是‘树结构信用分配’（Tree-Structured Credit Assignment），将采样轨迹组织为树结构，并基于父子节点奖励差与恢复增益进行动作级信用评估。实验在两个长周期工具使用基准上开展，结果显示ReflectPO在多数领域超越现有多个基线方法，并取得平均最优整体性能。进一步分析表明，该框架可有效提升代理识别自身行为偏差、从错误状态中恢复、并持续推进任务完成的能力。
需注意：该成果目前仅以arXiv预印本形式公开（非同行评议期刊/会议正式录用），实验限于特定工具使用基准，未披露具体数据集名称、基线模型细节或真实环境部署结果。其实际泛化能力与工程适用性有待后续验证。