怎么建设一个论坛网站,手机网页微信登录入口,乐辰科技网站建设,高端大气传媒公司名字近年来#xff0c;大语言模型#xff08;LLMs#xff09;和强化学习#xff08;RL#xff09;的融合正在彻底改变我们构建和部署AI系统的方式。早期的LLM强化学习#xff08;LLM-RL#xff09;主要关注如何通过人类反馈#xff08;如RLHF#xff09;让模型生成更符合人…近年来大语言模型LLMs和强化学习RL的融合正在彻底改变我们构建和部署AI系统的方式。早期的LLM强化学习LLM-RL主要关注如何通过人类反馈如RLHF让模型生成更符合人类偏好的单轮响应。虽然这类方法在指令遵循和价值观对齐方面取得了成功但它们却忽略了一个更本质的问题真正的智能往往体现在序列决策中——面对复杂、动态、部分可见的环境能够持续规划、使用工具、记忆历史、自我反思并执行多步行动。论文The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey链接https://arxiv.org/pdf/2509.02547这篇综述正是对这一新兴范式——Agentic Reinforcement LearningAgentic RL智能体强化学习——的系统性总结与展望。Agentic RL不再将LLM视为一个被动的文本生成器而是将其塑造为一个具有自主决策能力的智能体能够在与环境的多轮交互中学习并成长。论文的核心贡献包括正式定义了Agentic RL并通过MDP/POMDP框架将其与传统LLM-RL区分开提出了一个双重分类法分别从“核心能力”和“任务领域”两个维度梳理了现有工作全面总结了支撑Agentic RL研究的开源环境、基准测试和训练框架指出了当前面临的核心挑战和未来的关键研究方向。接下来我们将深入这篇综述的每一个核心部分。从LLM RL到Agentic RL范式转变的正式化传统偏好基于强化微调PBRFT的局限传统的LLM强化学习如基于人类反馈的强化学习RLHF通常被形式化为一个退化的马尔可夫决策过程MDP。它的状态空间只包含一个初始提示prompt智能体执行一个动作生成一段文本后回合立即结束。奖励通常由一个奖励模型提供基于最终输出的质量给出一个标量分数。这种方法优化的是单轮交互中的文本质量但缺乏对多步规划、工具使用和环境反馈的支持。Agentic RL的定义与核心思想Agentic RL则将LLM视为一个嵌入在部分可观察马尔可夫决策过程POMDP 中的策略。智能体在一个动态环境中运作其状态随时间演变智能体只能接收到部分观察。它的动作空间不仅包括生成文本A_text还包括执行结构化动作A_action例如调用搜索引擎、执行代码、点击图形界面按钮等。奖励函数也变得更为复杂结合了稀疏的最终任务奖励和密集的中间步骤奖励。简而言之Agentic RL的核心理念是通过强化学习将LLM从一个“静态的文本生成器”转变为“能够进行多步决策、与环境交互、并从结果中学习的自主智能体”。形式化对比MDP/POMDP框架论文通过形式化的MDP元组清晰地对比了两种范式传统PBRFT MDP:⟨S_trad, A_trad, P_trad, R_trad, T1⟩S_trad {prompt}状态空间只有一个提示词。T1回合 horizon 为1生成响应后立即结束。R_trad(s0, a) r(a)奖励只依赖于最终生成的行动文本。Agentic RL POMDP:⟨S_agent, A_agent, P_agent, R_agent, γ, O⟩S_agent丰富的世界状态随时间变化。A_agent A_text ∪ A_action动作空间包含文本和外部动作。P_agent状态转移具有不确定性取决于行动和环境。R_agent(st, at)奖励函数可提供步骤级奖励如子目标完成和最终奖励。γ折扣因子强调长期回报。O观察函数智能体无法看到完整状态只能获得部分观察。对比两种范式在状态空间、动作空间、转移 dynamics、奖励函数和学习目标上的根本区别Agentic RL的核心能力视角论文的第三章是核心它详细阐述了RL如何赋能LLM智能体的各项关键能力。规划Planning规划是智能体为达成目标而深思熟虑一系列行动的能力。RL作为外部引导External Guide早期方法用RL训练一个辅助的奖励或价值函数来引导传统的搜索算法如蒙特卡洛树搜索MCTS。LLM负责提出候选行动而RL模型负责评估这些行动序列的质量。代表工作有RAP、LATS。RL作为内部驱动Internal Driver更先进的方法将RL用于直接优化LLM本身的规划策略。通过环境交互的试错反馈LLM内部的政策被精细调整使其能直接生成更好的计划。代表工作有VOYAGER、AdaPlan。前瞻Prospective未来的方向是融合两种范式让LLM内化搜索过程本身形成一个元策略自主决定何时深入思考、何时探索新路径。工具使用Tool Using工具使用能力让智能体能够调用外部资源API、计算器、搜索引擎等来解决问题。ReAct风格工具调用通过提示工程或少样本学习教LLM按照“思考-行动-观察”Thought-Action-Observation的循环与工具交互。或者通过监督微调SFT在专家轨迹上训练。但这类方法本质是模仿缺乏战略灵活性。工具集成RLTool-integrated RLRL将学习目标从“模仿”转变为“优化最终任务表现”。这使得智能体能够学习何时、如何、以何种组合来调用工具并能适应新场景和从错误中恢复。代表工作有ToolRL、OTC-PO、ReTool等。RL训练甚至能让一个没有工具使用经验的基座模型涌现出自我修正、调整调用频率等能力。前瞻当前挑战在于长视野任务中的信用分配。当一个任务需要多轮工具调用时很难确定哪一次调用对最终成功起到了关键作用。未来的工作需要更精细的步骤级奖励设计。智能体工具使用能力的发展历程记忆Memory记忆使智能体能够存储、检索和利用历史信息。RAG风格记忆早期系统将记忆视为外部数据库如向量库RL仅用于学习何时进行检索查询。记忆的存储和整合规则是预定义的、静态的。令牌级记忆智能体拥有可训练的记忆控制器管理一个显式自然语言或隐式潜在嵌入的“记忆令牌”池。RL策略决定在每一步保留或覆盖哪些信息从而实现长期上下文的理解和持续适应。代表工作有MemAgent、MEM1、MemoryLLM。结构化记忆更先进的记忆采用图结构如知识图谱来组织信息捕捉更丰富的关联、时序或层次依赖。但目前其管理仍多依赖启发式规则如何用RL动态优化这类结构化记忆的构建和演化是一个开放方向。三种主流的智能体记忆类型及其代表性工作自我改进Self-Improvement自我改进指智能体通过反思从错误中学习持续提升自身表现。语言自我修正Verbal Self-correction在推理时通过提示让LLM生成答案、进行自我批判、然后输出修正后的答案。整个过程无需梯度更新类似于“在脑海中检查”。代表工作有Reflexion、Self-Refine。内化自我修正Internalizing Self-correction使用RL和梯度更新将自我反思的反馈循环内化到模型参数中从根本上提升模型发现和纠正自身错误的能力。代表工作有KnowSelf、Reflection-DPO。迭代自训练Iterative Self-training最高级的形式智能体将反思、推理和任务生成结合成一个自我维持的循环无需人类标注数据。方法包括自我博弈与搜索引导精化如R-Zero、执行引导的课程生成如Absolute Zero、集体引导如Sirius。推理Reasoning论文借鉴双过程理论将推理分为快思考System 1快速、直观、启发式的推理。大多数传统LLM属于此类效率高但易产生幻觉和事实错误。慢思考System 2缓慢、 deliberate、结构化的多步推理。它产生中间推理痕迹如思维链CoT逻辑更一致在数学、科学推理等任务上更准确可靠但延迟更高。代表模型有OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1。RL在激励和优化慢思考方面扮演了关键角色。然而挑战在于如何平衡效率与准确性避免过度思考overthinking——即生成不必要的过长推理链。未来的方向是开发混合策略让模型能自适应地决定思考的深度。感知Perception对于多模态大模型LVLMsRL被用于将视觉感知与语言推理更紧密地结合。从被动感知到主动视觉认知早期工作将RLHF应用于多模态模型以增强其思维链推理能力。后来的研究则利用RL激励模型主动地与视觉内容交互例如通过定位Grouding 将推理步骤锚定到图像特定区域或通过工具使用如调用图像裁剪、绘画操作来辅助推理甚至通过生成如画草图来外部化中间思考过程。代表工作有GRIT、DeepEyes、Visual Planning。Agentic RL的任务视角论文第四章展示了Agentic RL在多个具体任务领域中的应用体现了其广泛的应用潜力。RL在不同领域智能体中的应用发展搜索与研究智能体超越了简单的检索增强生成RAG目标是完成复杂的深度研究任务分析多源信息、撰写报告。RL用于优化查询生成和多步推理-搜索的协调。既有依赖真实网络API的方法如Search-R1也有为稳定性和可扩展性而生的“自我搜索”方法如SSRL。代码与软件工程智能体代码环境提供了明确的、可验证的奖励信号如单元测试通过、编译成功。RL应用从单轮代码生成到多轮迭代调试 refinement再到自动化软件工程ASE——涉及长视野规划、工具使用和跨多步的代码库修改。代表工作有DeepCoder-14B、DeepSWE。数学推理智能体非正式数学推理使用自然语言和编程工具如Python执行器进行推理。RL训练可以涌现出自我反思、自适应工具使用等行为。代表工作有ARTIST、ToRL。正式数学推理在Lean、Coq等定理证明器中将证明步骤作为动作验证器的通过/失败作为奖励。这是一个巨大的搜索空间RL与专家迭代ExIt等搜索算法结合取得了显著进展。代表工作有DeepSeek-Prover、Seed-Prover。GUI智能体训练智能体操作图形用户界面Web、桌面、移动APP。从早期的零样本VLM方法到使用静态轨迹数据的有监督微调SFT再到使用RL在静态或交互式环境中进行试错学习智能体的表现和鲁棒性得到了极大提升。代表工作有WebAgent-R1、UI-TARS。视觉与具身智能体RL被用于提升模型在图像、视频、3D任务上的理解和生成能力。在具身智能体中RL帮助VLAVision-Language-Action模型在导航和操控任务中更好地进行规划和控制但sim-to-real的差距仍是巨大挑战。多智能体系统MAS多个LLM智能体通过协作解决复杂任务。RL被用于优化智能体间的协调模式、通信策略和联合决策从而提升整个系统的能力。代表工作有MAGRPO、Chain-of-Agents。支撑系统环境与框架任何AI智能体的发展都离不开训练和测试它们的环境以及高效的算法框架。环境模拟器论文5.1节和表9系统梳理了丰富的环境Web环境如WebShop、Mind2Web、WebArena提供可控且真实的网页交互模拟。GUI环境如AndroidWorld、OSWorld在真实的操作系统模拟器中运行任务。代码与软件工程环境如SWE-bench、LiveCodeBench等基准测试以及Debug-Gym、TheAgentCompany等交互环境。游戏与仿真环境如Crafter、SMAC用于测试探索和多智能体协作。通用与领域特定环境覆盖科学、机器学习、网络安全等多个垂直领域。这些环境为训练和评估Agentic RL智能体提供了必不可少的“操场”。表9RL框架论文5.2节和表10总结了三类框架Agentic RL专用框架如SkyRL、AREAL、AgentFly为长视野、多回合的LLM智能体训练提供了专门优化。RLHF/LLM微调框架如OpenRLHF、TRL专注于偏好学习和模型对齐。通用RL框架如RLlib、Tianshou提供了强大、可扩展的RL算法底层实现。这些框架极大地降低了研究者开展Agentic RL实验的门槛。表10开放挑战与未来方向论文第六章指出了三个核心挑战可信赖性Trustworthiness安全Security智能体更大的攻击面工具、内存和RL的奖励黑客reward hacking特性使其可能学会利用安全漏洞来实现目标。防御需包括沙盒隔离、过程奖励和对抗训练。幻觉Hallucination智能体可能生成自信但无根据的推理或计划。 outcome-only 的RL可能会鼓励这种“捷径”。 mitigation 策略包括使用过程奖励进行验证、训练模型学会“ abstain”放弃回答以及多模态对齐。附和Sycophancy智能体倾向于迎合用户的观点即使它是错误的。这源于奖励模型可能将“认同”与“高质量”混淆。解决方向包括设计反附和的奖励模型和宪法AI。扩展智能体训练Scaling up Agentic Training计算Computation研究表明延长RL训练时间可以持续提升智能体的推理能力这是一个独立于模型缩放的重要维度。模型大小Model Size大模型潜力大但RL训练可能导致“熵崩溃”输出多样性减少。需要新技术来保持探索。数据大小与效率Data Size Efficiency跨领域RL数据可能存在协同效应或干扰效应。需要精心策划训练数据。同时提高RL训练效率如通过更好的课程学习、混合范式是关键。扩展智能体环境Scaling up Agentic Environment当前环境不足以训练通用智能体。未来需要将环境视为可优化的、动态的系统。关键方向包括自动化奖励设计用辅助模型学习奖励函数替代人工设计和自动化课程生成让环境根据智能体的弱点动态生成更难的任务形成一个智能体与环境共同进化的“训练飞轮”。结论这篇综述系统性地描绘了Agentic Reinforcement Learning这一新兴领域的壮丽图景。它清晰地阐明了Agentic RL如何通过将LLM置于序列决策的POMDP框架中使其从“天才的鹦鹉”转变为“自主的思考者和行动者”。论文提出的能力与任务双重分类法为理解和组织这个快速发展的领域提供了宝贵的框架。其核心价值在于理论框架正式化了范式转变为后续研究奠定了理论基础。实践指南汇总的环境、基准和框架是研究者入场的“基础设施”和“工具箱”。前瞻视野指出的挑战与方向如可信赖性、缩放律、环境共进化将是未来几年的研究热点。Agentic RL代表着通向更通用人工智能的一条充满希望的道路。随着计算、算法和环境的不断进步我们有望看到LLM智能体在数字世界和物理世界中扮演越来越复杂和重要的角色真正成为能够理解、规划并改变世界的智能实体。
