深度分析
EcomRLVE‑GYM：多回合可驗證電商對話環境與自適應難度強化學習框架
為解決大型語言模型在電商助理上流暢卻無法完成任務的問題，EcomRLVE‑GYM 以多回合、工具增強的可驗證環境擴展 RLVE 框架，提供八種購物情境並採用 12 軸難度課程。實驗以 Qwen 3 8B 搭配 DAPO 訓練 300 步，顯示環境擴展與自適應難度能提升代理人在真實任務中的完成度。
深度分析
為解決大型語言模型在電商助理上流暢卻無法完成任務的問題，EcomRLVE‑GYM 以多回合、工具增強的可驗證環境擴展 RLVE 框架，提供八種購物情境並採用 12 軸難度課程。實驗以 Qwen 3 8B 搭配 DAPO 訓練 300 步，顯示環境擴展與自適應難度能提升代理人在真實任務中的完成度。
深度分析
隨著大型語言模型在對話上展現流暢度，將其應用於電商助理卻面臨任務完成率不足的挑戰。EcomRLVE‑GYM以多回合、工具增強的可驗證環境，透過自適應難度課程與程式化獎勵，讓代理人在商品搜尋、變體選擇、購物車建構等八大場景中學會精準執行。實驗顯示，使用Qwen3 8B於300步驟即可提升任務成功率與效率，預示RL在電商代理人領域的可行性與未來擴展潛力。