Agentic Reasoning and Tool Integration for LLMs via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.01441v1 📥 PDF

作者: Joykirat Singh, Raghav Magazine, Yash Pandya, Akshay Nambi

分类: cs.AI

发布日期: 2025-04-28

💡 一句话要点

ARTIST：通过强化学习实现LLM的Agentic推理和工具集成

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 强化学习 工具集成 Agentic推理 多轮推理 函数调用 数学推理

📋 核心要点

  1. 现有LLM依赖静态知识和文本推理，缺乏动态决策和与外部环境交互能力。
  2. ARTIST框架结合Agentic推理、强化学习和工具集成，使LLM自主选择和使用工具。
  3. 实验表明，ARTIST在数学推理和函数调用任务上显著优于现有方法，提升高达22%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中取得了显著进展，但它们仍然受到静态内部知识和纯文本推理的根本限制。现实世界的问题解决通常需要动态的、多步骤的推理、自适应的决策制定以及与外部工具和环境交互的能力。本文介绍了一种统一的框架ARTIST（自改进Transformer中的Agentic推理和工具集成），该框架将agentic推理、强化学习和工具集成紧密结合在一起，用于LLMs。ARTIST使模型能够自主决定何时、如何以及调用哪些工具来进行多轮推理链，利用基于结果的强化学习来学习稳健的工具使用和环境交互策略，而无需步级监督。在数学推理和多轮函数调用基准上的大量实验表明，ARTIST始终优于最先进的基线，与基础模型相比，绝对改进高达22%，并且在最具挑战性的任务上获得了显著提升。详细的研究和指标分析表明，agentic强化学习训练可以带来更深入的推理、更有效的工具使用和更高质量的解决方案。我们的结果表明，具有工具集成的agentic强化学习是LLMs中稳健、可解释和可泛化的解决问题能力的一个强大的新前沿。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中表现出色，但其依赖于静态的内部知识和纯文本推理，无法有效解决需要动态决策、多步骤推理以及与外部工具交互的现实世界问题。现有方法缺乏自主选择和使用工具的能力，难以适应复杂环境。

核心思路：ARTIST的核心思路是将LLM视为一个智能体（Agent），通过强化学习（RL）训练其自主进行推理和工具集成。通过奖励机制引导LLM学习何时、如何以及使用哪些工具来解决问题，从而克服对静态知识的依赖，提升问题解决能力。这种方法无需步级监督，而是基于最终结果进行学习。

技术框架：ARTIST框架包含以下主要模块：1) LLM Agent：负责进行推理和决策，选择要使用的工具。2) Tool Interface：提供与外部工具交互的接口。3) Environment：模拟现实世界环境，提供反馈。4) Reinforcement Learning Module：使用强化学习算法（未知）训练LLM Agent，根据环境反馈调整策略。整个流程是LLM Agent根据当前状态选择工具，与环境交互，环境返回奖励，RL模块根据奖励更新LLM Agent的策略。

关键创新：ARTIST的关键创新在于将Agentic推理、强化学习和工具集成紧密结合，形成一个统一的框架。与以往方法相比，ARTIST能够让LLM自主学习工具的使用策略，无需人工干预，从而提高了模型的灵活性和适应性。此外，基于结果的强化学习避免了对步级监督的依赖，降低了训练成本。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数和网络结构的具体细节。强化学习算法的具体选择（例如，Q-learning、Policy Gradient等）未知。奖励函数的设计是关键，需要根据具体任务进行调整，以引导LLM学习期望的行为。Tool Interface的设计需要考虑不同工具的特点，提供统一的访问方式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ARTIST在数学推理和多轮函数调用基准测试中显著优于现有方法。与基础模型相比，ARTIST的性能提升高达22%。在最具挑战性的任务上，ARTIST也取得了显著的改进，证明了其在复杂问题解决方面的强大能力。这些结果表明，Agentic强化学习与工具集成是提升LLM性能的有效途径。

🎯 应用场景

ARTIST框架具有广泛的应用前景，例如智能客服、自动化编程、科学研究等领域。它可以帮助LLM更好地理解用户意图，利用外部工具获取信息和执行任务，从而提供更智能、更高效的服务。未来，ARTIST有望成为构建通用人工智能的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable progress in complex reasoning tasks, yet they remain fundamentally limited by their reliance on static internal knowledge and text-only reasoning. Real-world problem solving often demands dynamic, multi-step reasoning, adaptive decision making, and the ability to interact with external tools and environments. In this work, we introduce ARTIST (Agentic Reasoning and Tool Integration in Self-improving Transformers), a unified framework that tightly couples agentic reasoning, reinforcement learning, and tool integration for LLMs. ARTIST enables models to autonomously decide when, how, and which tools to invoke within multi-turn reasoning chains, leveraging outcome-based RL to learn robust strategies for tool use and environment interaction without requiring step-level supervision. Extensive experiments on mathematical reasoning and multi-turn function calling benchmarks show that ARTIST consistently outperforms state-of-the-art baselines, with up to 22% absolute improvement over base models and strong gains on the most challenging tasks. Detailed studies and metric analyses reveal that agentic RL training leads to deeper reasoning, more effective tool use, and higher-quality solutions. Our results establish agentic RL with tool integration as a powerful new frontier for robust, interpretable, and generalizable problem-solving in LLMs.