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Learning When to Withdraw: Curriculum Coverage and Rule-Specific Failures in Fine-Tuned Language Agents

论文研究工具型语言智能体的"选择性撤回"能力：在证据变化或授权撤销时暂停受影响动作、保留有效工作。用 Qwen2.5-3B 的四个 LoRA 检查点在合成环境 NAQD-Env 上做监督微调对比，发现微调后决策一致性与撤回召回率显著优于基线，但存在规则级失败（如错误撤回、禁止组合收窄不足）。贡献在于提出检测聚合指标掩盖的规则级退化的方法。