Agentic RL 正在重新定义 AI 的下限
中文摘要
Agentic RL将LLM从单轮偏好优化转向多轮交互决策，通过工具调用和序列决策实现自主代理。
English Summary
Agentic RL shifts LLMs from single-turn optimization to multi-turn autonomous decision-making, using tools and sequential actions.
原文节选
📌 一句话摘要 本文系统梳理 Agentic RL（智能体强化学习）的技术全貌，从与 RLHF 的本质区别到八大工程原则、关键算法对比及工业应用，指出这一范式正从单轮问答走向多轮交互决策。 📝 详细摘要 文章首先澄清 Agentic RL 与传统 RLHF/DPO 的根本差异：后者是单轮静态偏好优化，前者将 LLM 视为动态环境中的自主决策代理，需处理多步序贯决策、工具调用和信用分配问题。接着作者从系统架构设计、训练信...