An Empirical Study on Reinforcement Learning for Reasoning-Search Interleaved LLM Agents

📄 arXiv: 2505.15117v1 📥 PDF

作者: Bowen Jin, Jinsung Yoon, Priyanka Kargupta, Sercan O. Arik, Jiawei Han

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-05-21

备注: 22 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

针对推理-搜索交错LLM智能体，研究强化学习训练的关键因素与有效策略

🎯 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: 强化学习 大型语言模型 搜索智能体 奖励函数设计 实证研究

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的搜索智能体设计缺乏系统性研究，关键因素如奖励函数、LLM选择和搜索引擎作用尚不明确。
  2. 该研究通过全面的实验分析，揭示了奖励函数、LLM特性和搜索引擎选择对RL训练搜索智能体的影响。
  3. 实验结果表明，格式奖励有效，LLM规模和初始化重要，搜索引擎选择影响训练动态和智能体鲁棒性。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)已展现出在训练大型语言模型(LLM)以解决复杂现实问题方面的强大潜力。最近，RL被用于创建复杂的、基于LLM的搜索智能体，这些智能体能够巧妙地将推理与搜索引擎的使用相结合。虽然使用RL训练搜索智能体很有前景，但此类智能体的最佳设计仍未完全理解。特别是，诸如(1)奖励函数的设计，(2)底层LLM的选择和特性，以及(3)搜索引擎在RL过程中的作用等关键因素需要进一步研究。在这项工作中，我们进行了全面的实证研究，以系统地调查这些因素，并提供可操作的见解。我们强调了几个关键发现：格式奖励能有效提高最终性能，而中间检索奖励的影响有限；LLM的规模和初始化（通用型与推理专用型）会显著影响RL结果；搜索引擎的选择在塑造RL训练动态和训练后的智能体在推理过程中的鲁棒性方面起着关键作用。这些为成功构建和部署基于LLM的搜索智能体在实际应用中奠定了重要的指导原则。代码可在https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用强化学习训练基于大型语言模型（LLM）的搜索智能体的问题。现有方法在奖励函数设计、LLM选择和搜索引擎集成方面缺乏系统性的研究，导致训练出的智能体性能不稳定，泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是通过全面的实证研究，系统性地分析奖励函数、LLM特性和搜索引擎选择对RL训练搜索智能体的影响。通过对比不同的设计方案，找到最优的组合，从而提升智能体的性能和鲁棒性。

技术框架：整体框架包括：1）使用LLM作为智能体的核心推理模块；2）利用搜索引擎获取外部信息；3）设计强化学习奖励函数，引导智能体学习；4）通过RL算法（具体算法未知）训练智能体，使其能够有效地利用推理和搜索来解决问题。主要模块包括LLM推理模块、搜索引擎接口模块和RL训练模块。

关键创新：论文的关键创新在于对RL训练搜索智能体的关键因素进行了系统性的分析和实验验证，揭示了不同因素之间的相互作用和影响。例如，发现格式奖励比中间检索奖励更有效，LLM的规模和初始化方式会显著影响训练结果，搜索引擎的选择也会影响训练动态和智能体的鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1）设计不同的奖励函数，例如格式奖励和中间检索奖励；2）选择不同规模和初始化方式的LLM，例如通用型LLM和推理专用型LLM；3）使用不同的搜索引擎，例如Google Search和Bing Search（具体搜索引擎未知）；4）使用特定的RL算法（具体算法未知）进行训练，并调整超参数以获得最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，格式奖励比中间检索奖励更有效；LLM的规模和初始化（通用型 vs. 推理专用型）对RL结果有显著影响；搜索引擎的选择对RL训练动态和智能体的鲁棒性至关重要。这些发现为构建高性能的LLM搜索智能体提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、信息检索、自动化报告生成等领域。通过优化LLM搜索智能体的训练方法，可以提升其在复杂任务中的表现，例如自动完成研究报告、辅助决策等，具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has demonstrated strong potential in training large language models (LLMs) capable of complex reasoning for real-world problem solving. More recently, RL has been leveraged to create sophisticated LLM-based search agents that adeptly combine reasoning with search engine use. While the use of RL for training search agents is promising, the optimal design of such agents remains not fully understood. In particular, key factors -- such as (1) reward formulation, (2) the choice and characteristics of the underlying LLM, and (3) the role of the search engine in the RL process -- require further investigation. In this work, we conduct comprehensive empirical studies to systematically investigate these and offer actionable insights. We highlight several key findings: format rewards are effective in improving final performance, whereas intermediate retrieval rewards have limited impact; the scale and initialization of the LLM (general-purpose vs. reasoning-specialized) significantly influence RL outcomes; and the choice of search engine plays a critical role in shaping RL training dynamics and the robustness of the trained agent during inference. These establish important guidelines for successfully building and deploying LLM-based search agents in real-world applications. Code is available at https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1.