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ARPO（Agentic Reinforced Policy Optimization）是一种创新的智能体强化策略优化技术，旨在提升多轮交互型大型语言模型（LLM）智能体在关键决策时刻的探索能力。通过专门设计的强化学习机制，ARPO有效增强了智能体在复杂交互环境中的决策灵活性与探索效率，从而优化整体决策过程。该方法为多轮交互场景下的智能决策系统提供了新的技术路径。