可以做網(wǎng)站的編程有什么,自己做國際網(wǎng)站,HTML與wordpress兼容,免費ip地址代理智能體強化學習#xff08;Agentic Reinforcement Learning#xff0c;Agentic RL#xff09;的興起標志著相較于傳統(tǒng)應用于大語言模型的強化學習#xff08;LLM RL#xff09;的一次范式轉變。該轉變將大語言模型從被動的序列生成器#xff0c;重新塑造成嵌入于復雜、動…智能體強化學習Agentic Reinforcement LearningAgentic RL的興起標志著相較于傳統(tǒng)應用于大語言模型的強化學習LLM RL的一次范式轉變。該轉變將大語言模型從被動的序列生成器重新塑造成嵌入于復雜、動態(tài)世界中的自主決策智能體。本文通過對比 LLM-RL 中退化的單步馬爾可夫決策過程Markov Decision ProcessMDP與刻畫 Agentic RL 的時間擴展型部分可觀測馬爾可夫決策過程Partially Observable Markov Decision ProcessPOMDP對這一概念性轉變進行了形式化闡述。在此基礎上我們提出了一套全面的雙重分類體系其一圍繞智能體的核心能力展開包括規(guī)劃、工具使用、記憶、推理、自我改進與感知其二則依據(jù)這些能力在多樣化任務領域中的應用進行組織。本文的核心論點在于強化學習是將上述能力從靜態(tài)、啟發(fā)式的功能模塊轉化為自適應、魯棒的智能體行為的關鍵機制。為支持并加速未來研究我們系統(tǒng)整合了當前開放源代碼環(huán)境、基準測試與研究框架形成了一份具有實踐價值的資源匯編。通過綜合分析五百余篇近期研究工作本文勾勒出這一快速演進領域的整體輪廓并揭示了將塑造可擴展、通用型人工智能智能體發(fā)展的機遇與挑戰(zhàn)。1 引言大語言模型Large Language ModelsLLMs與強化學習Reinforcement LearningRL的快速融合引發(fā)了語言模型在概念建模、訓練范式與實際部署方式上的根本性變革。早期的 LLM-RL 范式主要將大語言模型視為靜態(tài)的條件生成器通過優(yōu)化單輪輸出以對齊人類偏好或提升基準測試成績。盡管此類方法在對齊alignment與指令跟隨方面取得了顯著成功但它們忽視了現(xiàn)實交互場景中所固有的、更廣泛的序列決策問題。這些局限性促使研究視角發(fā)生轉變近期工作不再將 LLM 視為被動的文本生成器而是 increasingly 將其建模為智能體Agents——即能夠在部分可觀測、動態(tài)環(huán)境中跨越較長時間尺度進行感知、推理、規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶維護以及策略自適應的自主決策主體。我們將這一新興范式定義為智能體強化學習Agentic Reinforcement LearningAgentic RL。為更加清晰地區(qū)分本文所研究的 Agentic RL 與傳統(tǒng)強化學習范式我們給出如下定義智能體強化學習Agentic RL是指一種范式在該范式中大語言模型不再被視為為單輪輸出對齊或基準性能而優(yōu)化的靜態(tài)條件生成器而是被概念化為嵌入于序列決策閉環(huán)中的可學習策略。強化學習賦予其規(guī)劃、推理、工具使用、記憶維護與自我反思等自主智能體能力從而使其能夠在部分可觀測、動態(tài)環(huán)境中涌現(xiàn)出長時程的認知與交互行為。在第 2 節(jié)中我們將基于形式化符號對 Agentic RL 與傳統(tǒng) RL 之間的區(qū)別進行更加嚴格的刻畫。相關研究脈絡與 Agentic RL 相關的既有研究大體可劃分為兩條相互補充的研究主線RL 與 LLM 的協(xié)同研究以及LLM 智能體。RL 與 LLM 的協(xié)同Synergy between RL and LLMs第二條研究主線關注強化學習算法如何被用于提升或對齊大語言模型。其中一項主要方向是用于訓練 LLM 的強化學習RL for training LLMs該方向采用在策略方法如近端策略優(yōu)化 PPOSchulman et al., 2017與群體相對策略優(yōu)化 GRPOShao et al., 2024b以及離策略方法如 actor–critic、Q-learningMnih et al., 2013以增強模型在指令跟隨、倫理對齊與代碼生成等方面的能力Srivastava Aggarwal, 2025Wang et al., 2025m2024c?；パa的研究方向是用于強化學習的 LLMLLMs for RL該方向探討將 LLM 部署為規(guī)劃器、獎勵設計器、目標生成器或信息處理模塊以提升控制環(huán)境中的樣本效率、泛化能力與多任務規(guī)劃能力其系統(tǒng)性分類可參見 Cao et al. (2025c)。此外RL 已被廣泛融入 LLM 的整個生命周期從數(shù)據(jù)生成Guo et al., 2025bWan et al., 2025a、預訓練Dong et al., 2025a到后訓練與推理階段Chow et al., 2025相關綜述可參見 Guo Wang (2025)。其中最具代表性的方向是后訓練對齊尤其是基于人類反饋的強化學習RLHFChristiano et al., 2017以及其擴展形式如基于 AI 反饋的強化學習RLAIFBai et al., 2022和直接偏好優(yōu)化DPORafailov et al., 2023Wang et al., 2024jXiao et al., 2024Liu et al., 2025kSrivastava Aggarwal, 2025。LLM 智能體LLM Agents基于 LLM 的智能體代表了一種新興范式在該范式中LLM 作為自主或半自主的決策實體Wang et al., 2025dLi et al., 2025r能夠圍繞復雜目標進行推理、規(guī)劃與行動執(zhí)行。近期多項綜述從不同視角對該研究版圖進行了系統(tǒng)梳理。例如Luo et al. (2025a) 提出了以方法論為中心的分類體系關聯(lián)了架構基礎、協(xié)作機制與演化路徑Plaat et al. (2025) 則強調(diào)推理、行動與交互是智能體型 LLM 的核心能力。工具使用包括檢索增強生成 RAG 與 API 調(diào)用是其中的關鍵范式已在 Li (2025) 中得到系統(tǒng)討論并由 Wang et al. (2024k) 進行了進一步的概念化。規(guī)劃與推理策略構成另一支柱性方向Masterman et al. (2024) 與 Kumar et al. (2025) 等綜述總結了諸如“規(guī)劃–執(zhí)行–反思”循環(huán)等常見設計模式Tao et al. (2024) 則將該框架拓展至自演化self-evolution使智能體能夠在較少人類干預的情況下迭代式地改進知識與策略。其他研究方向還涵蓋協(xié)作式、跨模態(tài)與具身化場景包括多智能體系統(tǒng)Aratchige Ilmini, 2025、多模態(tài)融合Durante et al., 2024以及融合記憶與感知的類腦架構Liu et al., 2025a。研究空白與本文貢獻近期關于 LLM 智能體與 RL 增強型 LLM 的研究激增體現(xiàn)了兩種互補視角一類關注大語言模型作為自主智能體核心所能實現(xiàn)的能力另一類則聚焦強化學習如何優(yōu)化其行為。然而盡管相關工作數(shù)量龐大一種將 LLM 明確建模為嵌入于序列決策過程中的策略優(yōu)化智能體的統(tǒng)一 Agentic RL 框架仍然缺失。現(xiàn)有研究往往聚焦于孤立的能力、特定任務領域或定制化環(huán)境且術語使用與評測協(xié)議不統(tǒng)一使得系統(tǒng)性比較與跨領域泛化面臨困難。為彌合這一鴻溝本文提出了一種連貫的綜合性視角將理論基礎、算法方法與實際系統(tǒng)緊密連接。具體而言我們通過馬爾可夫決策過程MDP與部分可觀測馬爾可夫決策過程POMDP抽象對 Agentic RL 進行形式化建模以區(qū)分其與經(jīng)典 LLM-RL 范式的本質(zhì)差異并提出一種以能力為中心的分類體系將規(guī)劃、工具使用、記憶、推理、反思自我改進與交互等視為可由 RL 優(yōu)化的核心組件。此外我們系統(tǒng)整理了支持智能體型 LLM 訓練與評測的代表性任務、環(huán)境、框架與基準并在文末討論了開放挑戰(zhàn)與面向可擴展、通用型智能體智能的未來研究方向?？傮w而言本文旨在進一步明確本綜述的研究范圍主要關注? 強化學習如何在動態(tài)環(huán)境中賦能基于 LLM 的智能體或具備智能體特征的 LLM不在討論范圍之內(nèi)但可能偶有提及? 面向人類價值對齊的 RL如用于有害請求拒絕的 RL? 非基于 LLM 的傳統(tǒng)強化學習算法如 MARLHuh Mohapatra, 2024? 僅用于提升靜態(tài)基準測試性能的 RL 方法。文章結構本文的組織結構旨在從概念基礎逐步構建對 Agentic RL 的統(tǒng)一理解并延伸至實際系統(tǒng)實現(xiàn)。第 2 節(jié)從 MDP/POMDP 視角形式化刻畫向 Agentic RL 的范式轉變第 3 節(jié)從能力維度分析 Agentic RL對規(guī)劃、推理、工具使用、記憶、自我改進、感知等關鍵模塊進行分類第 4 節(jié)探討其在搜索、GUI 操作、代碼生成、數(shù)學推理與多智能體系統(tǒng)等領域的應用第 5 節(jié)整合支撐實驗與基準評測的開源環(huán)境與強化學習框架第 6 節(jié)討論開放挑戰(zhàn)與未來研究方向第 7 節(jié)對全文進行總結。整體結構如圖 1 所示。如何學習大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實際上整個社會的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個人只能說是“最先掌握AI的人將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的開局時期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學習提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學習等錄播視頻免費分享出來。第一階段10天初階應用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關討論時發(fā)表高級、不跟風、又接地氣的見解別人只會和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應用業(yè)務架構大模型應用技術架構代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰(zhàn)學習學會構造私有知識庫擴展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術進展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個簡單的 ChatPDF檢索的基礎概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴展知識混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓練恭喜你如果學到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作自己也能訓練 GPT 了通過微調(diào)訓練自己的垂直大模型能獨立訓練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術方案。到此為止大概2個月的時間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓練求解器 損失函數(shù)簡介小實驗2手寫一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡并訓練它什么是訓練/預訓練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結構簡介輕量化微調(diào)實驗數(shù)據(jù)集的構建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計算機運行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項目內(nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法備案…學習是一個過程只要學習就會有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】