ETO 是模型训练领域的开源项目，由 Yifan-Song793 开发，2024 年首次发布。
它收录于模型训练分类，该分类目前共有 522 个项目，GitHub 星标数为 169。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-31。本地部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：复杂多步推理任务（如数学解题、代码生成）。同类可对比的替代方案包括 Reflexion、Self-Refine、CRITIC。
GitHub 星标
★ 169
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队Yifan-Song793
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，本地部署，完全免费
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型agent,deep-learning,large-language-models,llm,llms,natural-language-processing
GitHub 星标★ 169
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-02-28 00:00:00
最近更新2026-08-31 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5
使用教程
核心亮点
- 提出探索式轨迹优化方法，利用失败样本提升策略，而非仅依赖成功数据
- 支持即插即用，可适配现有 LLM Agent 框架，无需大量人工标注
- 已在多个基准任务上验证，能显著提升 Agent 的决策准确率与鲁棒性
不足之处
- 训练过程需要与环境交互，计算成本较高
- 文档/社区待观察
适用场景
- 复杂多步推理任务（如数学解题、代码生成）
- 交互式决策环境（如网页导航、游戏）
- 需要持续学习与自我改进的 Agent 应用
替代项目
Reflexion、Self-Refine、CRITIC
项目介绍
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