Rethinking Agentic Reinforcement Learning In Large Language Models

📄 arXiv: 2604.27859v1 📥 PDF

作者: Fangming Cui, Ruixiao Zhu, Cheng Fang, Sunan Li, Jiahong Li

分类: cs.AI, cs.ET

发布日期: 2026-04-30

💡 一句话要点

基于大语言模型的Agentic强化学习：重新思考智能体自主性

🎯 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: Agentic强化学习 大型语言模型 自主智能体 目标设定 长期规划 元推理 自我反思

📋 核心要点

  1. 传统强化学习难以应对复杂、开放式的现实世界任务，缺乏自主性和泛化能力。
  2. 论文提出基于大语言模型的Agentic强化学习，赋予智能体目标设定、长期规划和动态适应能力。
  3. 该框架将元推理、自我反思等多步决策能力融入学习循环，提升智能体的认知水平。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）传统上侧重于训练专门的智能体，以在狭窄定义的环境中优化预定义的奖励函数。然而，强大的大型语言模型（LLM）的出现以及日益复杂、开放式的任务，催化了RL中向Agentic范式的转变。这种新兴框架超越了传统的RL，强调开发能够进行目标设定、长期规划、动态策略适应以及在不确定的现实世界环境中进行交互式推理的自主智能体。与严重依赖静态目标和情景交互的传统方法不同，基于LLM的Agentic RL将元推理、自我反思和多步决策等认知能力直接融入到学习循环中。在本文中，我们对这种趋势背后的概念基础、方法创新和有效设计进行了深入的分析。此外，我们还确定了关键挑战，并概述了构建基于LLM的Agentic RL的有希望的未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：传统强化学习方法在面对复杂、开放式的任务时，往往需要人工设计奖励函数和环境，难以适应真实世界的动态变化。此外，传统智能体缺乏自主设定目标、进行长期规划以及从经验中反思学习的能力，导致泛化性能较差。现有方法难以将认知能力融入学习过程，限制了智能体的智能水平。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，构建具有自主性的Agentic强化学习框架。通过将LLM作为智能体的核心，赋予其目标设定、长期规划、动态策略调整和交互式推理的能力。这种方法旨在弥合传统强化学习与人类认知之间的差距，使智能体能够更好地适应复杂、不确定的环境。

技术框架：该框架的核心是基于LLM的智能体，它与环境进行交互，并根据环境反馈和自身状态进行决策。整体流程包括以下几个主要阶段：1) 目标设定：智能体利用LLM根据当前环境和长期目标自主设定短期目标。2) 规划：智能体利用LLM进行长期规划，生成实现目标的行动序列。3) 执行：智能体执行规划的行动，并与环境进行交互。4) 反思：智能体利用LLM对执行结果进行反思，总结经验教训，并调整未来的目标和策略。5) 学习：智能体利用强化学习算法，根据环境反馈和反思结果，优化LLM的参数。

关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型（LLM）与强化学习相结合，构建具有自主性的Agentic智能体。与传统强化学习方法相比，该方法无需人工设计奖励函数和环境，而是通过LLM赋予智能体自主学习和适应能力。此外，该方法还将元推理、自我反思等多步决策能力融入学习循环，提升了智能体的认知水平。

关键设计：关键设计包括：1) 使用预训练的LLM作为智能体的核心，利用其强大的语言理解和生成能力。2) 设计合适的提示工程（Prompt Engineering），引导LLM进行目标设定、规划和反思。3) 使用强化学习算法（如PPO、DQN等）优化LLM的参数，使其更好地适应特定任务。4) 设计有效的奖励机制，鼓励智能体进行探索和学习。5) 考虑使用外部知识库或工具，增强智能体的知识储备和推理能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

由于论文为综述类型，没有具体的实验结果。但其提出的基于LLM的Agentic强化学习框架，为未来的研究提供了新的思路和方向。未来的研究可以基于此框架，在各种实际应用场景中进行实验验证，并与其他强化学习算法进行比较，以评估其性能和优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：机器人控制、游戏AI、自动驾驶、智能客服等。通过赋予智能体自主性和认知能力，可以使其更好地适应复杂、不确定的环境，完成各种具有挑战性的任务。未来，该技术有望推动人工智能的发展，实现更智能、更自主的智能体。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has traditionally focused on training specialized agents to optimize predefined reward functions within narrowly defined environments. However, the advent of powerful Large Language Models (LLMs) and increasingly complex, open-ended tasks has catalyzed a paradigm shift towards agentic paradigms within RL. This emerging framework extends beyond traditional RL by emphasizing the development of autonomous agents capable of goal-setting, long-term planning, dynamic strategy adaptation, and interactive reasoning in uncertain, real-world environments. Unlike conventional approaches that rely heavily on static objectives and episodic interactions, LLM-based Agentic RL incorporates cognitive-like capabilities such as meta-reasoning, self-reflection, and multi-step decision-making directly into the learning loop. In this paper, we provide a deep insight for looking the conceptual foundations, methodological innovations, and effective designs underlying this trend. Furthermore, we identify critical challenges and outline promising future directions for building LLM-based Agentic RL.