Agentic RL: Credit Assignment and CLI Agents

Filter agent RL credit assignment methods by supervision, learned value critic, credit granularity and evaluation setting.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Agentic RL List Sources: List original papers and retrieval coverage. Discover source-linked comparisons of credit assignment, agent memory, selective observation and terminal benchmarks, with JSON, C
  • Agentic RL Search Evidence: Search original papers on agentic reinforcement learning, credit assignment and CLI agents. Use English keywords (AND), OR and quoted phrases. Return relevant passages, sou
  • Agentic RL Fetch Evidence: Fetch a complete original evidence block by the evidence_id returned from search_evidence, including section anchor, version, equations, table cells, links, and attribution.

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Filter agent RL credit assignment methods by supervision, learned value critic, credit granularity and evaluation setting. Return original section evidence and BibTeX. Compare agent memory, observation selection and terminal benchmarks; retrieve paper passages and inspect ShellOps tasks.

Как подключить

Как подключить Agentic RL: Credit Assignment and CLI Agents к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://agentic-rl--agentic-rl.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить Agentic RL: Credit Assignment and CLI Agents к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://agentic-rl--agentic-rl.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить Agentic RL: Credit Assignment and CLI Agents к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://agentic-rl--agentic-rl.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (8)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

Agentic_RL_list_sourcesList original papers and retrieval coverage. Discover source-linked comparisons of credit assignment, agent memory, selective observation and terminal benchmarks, with JSON, CSV and BibTeX links.
Agentic_RL_search_evidenceSearch original papers on agentic reinforcement learning, credit assignment and CLI agents. Use English keywords (AND), OR and quoted phrases. Return relevant passages, source citations, equations and table cells.
Agentic_RL_fetch_evidenceFetch a complete original evidence block by the evidence_id returned from search_evidence, including section anchor, version, equations, table cells, links, and attribution.
Agentic_RL_dataset_overviewInspect ShellOps and ShellOps-Pro task counts, train/test splits, task types, published schemas, source files, license and citation.
Agentic_RL_search_tasksFind real ShellOps CLI benchmark tasks by case-insensitive literal substring in the complete instruction, task ID or published task type. Empty query lists all tasks. Select partition 'all', 'shellops' or 'shellops_pro'; select published split 'all', 'train_src', 'train' or 'test'. Results are ordered by partition then task ID, with explicit pagination and no relevance scoring. The train subset is not double-counted.
Agentic_RL_get_taskInspect one published ShellOps or ShellOps-Pro task by its exact task_id and partition ('shellops' or 'shellops_pro'). Returns the complete instruction, actual reward specification, published reference answer/command, file-entry metadata, pinned parquet rows and workspace asset links. File content is available at the source links. No shell execution or solution verification is performed.
Agentic_RL_list_method_facetsList exact filter values for agent RL credit granularity, supervision, value critics and evaluation settings. Each value reports its source-supported method count.
Agentic_RL_filter_methodsFilter agent RL credit-assignment methods by research conditions and return original section evidence and BibTeX. Discover accepted values with list_method_facets. Filters combine with AND; empty strings leave a facet unrestricted. Unknown critic status never matches no. Results use publication order without a relevance or quality ranking.