The Tasteful Agent: Measuring and Improving Taste in Long-Horizon Tasks
有品位的智能体：长时程任务中决策品味的测量与提升
🧭 长时程智能体决策品味测量与蒸馏 ★ 深度解读
City University of Hong Kong · Microsoft
构建 Taste-Bench 从真实 agent 轨迹自动挖掘决策分叉，度量并蒸馏长时程决策品味
📌 工作参考价值（4 点）
- 可在电商/广告/Agent 场景中复用「决策分叉」挖掘思路：从线上 A/B 轨迹或 agent 自我纠错日志自动构造偏好对，无需人工标注，为选品策略、召回方案、创意方向等中间决策建立 taste 评估集。
- 蒸馏时用「见过正确分支的 teacher 生成推理链、student 只看到分叉前上下文」的 privileged-context 方法，适合把历史成功/失败路径的 hindsight 迁移成轻量 advisor 模型，对 query 改写、商品筛选、广告投放策略等长流程决策提供实时建议。
- 两选项判断任务（如新旧策略对比、生成式候选筛选）建议采用正反序两次回答均正确才算对的评分，缓解 LLM 位置偏置；工程实现上可直接借鉴。
- 将 advisor 判断注入 executor 上下文能显著提升端到端成功率（论文中正确建议 +24.4pp、蒸馏学生 +19.1pp），可在推荐 agent 工作流中对关键 fork 注入模型建议。