लेखकों ने TRACE (Turn-level Reward Assignment via Credit Estimation) प्रस्तावित किया है, जो एजेंटिक रीइनफोर्समेंट लर्निंग के लिए एक घना क्रेडिट-असाइनमेंट विधि है जो लॉन्ग-होराइजन टास्क में आउटकम रिवार्ड की स्पार्सिटी और हाई वेरियंस को संबोधित करती है। रोलआउट्स को टूल-कॉल बाउंड्री पर स्टेट ट्रांजिशन के रूप में दर्शाकर और लॉग-रेशियो स्टेट वैल्यू से प्रति-एक्शन रिवार्ड निकालकर, TRACE अतिरिक्त क्रिटिक्स या सपर्वाइज़्ड फाइन-ट्यूनिंग चरणों के बिना प्रभावी प्रशिक्षण सक्षम बनाता है।
- BrowseComp-Plus बेंचमार्क पर, TRACE ने Qwen3-4B स्कोर को 7.2 से 35.6 और Qwen3-30B-A3B को 8.4 से 42.6 तक बढ़ा दिया।
- विधि शुद्ध रीइनफोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके बेस-मॉडल टूल-यूज़ क्षमता को सुधारती है, जिससे कॉल्ड-स्टार्ट सपर्वाइज़्ड फाइन-ट्यूनिंग या लाइव-वेब डेटा प्रशिक्षण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
- सीखी गई सर्च व्यवहार ओपन-वेब बेंचमार्क में स्थानांतरित होता है, जिसमें लर्निंग कर्व्स RL प्रशिक्षण के दौरान पहले सुधार और तेज़ कन्वर्जेंस दिखाते हैं।
यह दृष्टिकोण लॉन्ग-होराइजन एजेंटों को घने फीडबैक से प्रभावी ढंग से सीखने देता है, पारंपरिक आउटकम-ओनली रिवार्ड सिग्नल की तुलना में जटिल सर्च टास्क पर प्रदर्शन को काफी बढ़ाता है।