研究提出了一种探索感知的强化学习框架，使LLM智能体能够在不确定性高时才进行自适应探索。该方法通过变分推理设计了细粒度奖励函数，评估探索性行动对改善未来决策的潜力，并引入探索感知分组机制，在优化过程中将探索行动与任务完成行动分离。实验表明，该方法在一系列基于文本和GUI的智能体基准测试中取得了持续的性能提升。相关代码与模型已在GitHub和HuggingFace平台开源。