由Oxford、UCSD、NUS、ICL、UIUC、UCL、上海AI Lab 等全球16家顶尖机构的研究者联合撰写，并整合了500+篇研究成果，且首次全面描绘了 Agentic Reinforcement Learning（Agentic RL，具身智能体强化学习） 的研究版图的一篇极具深入、系统化的论文综述强势来袭！

这篇最新上线的长达 100 页综述论文——《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》将全面而系统地解读如何让 LLMs 从“会对话的工具”进化为“能自主完成任务的智能体”。

综述信息：

📄 综述论文链接：

https://arxiv.org/abs/2509.02547

导读

Agentic

在过去几年，大语言模型（Large Language Models, LLMs）迅速崛起，从 ChatGPT 到 Claude，再到国产的 GLM、通义千问，它们在写作、编程、问答等任务中表现出惊人的能力。 但与此同时，人们也逐渐意识到一个核心问题：这些模型虽然会“说”，却并不会真正“做”。它们往往只能单轮回答，而缺乏长期规划、与环境互动和自我改进的能力。

如何让 LLMs 从“会对话的工具”进化为“能自主完成任务的智能体”？ 本篇综述将带你系统而深入的全面了解！

一、什么是 Agentic RL？

在传统的 LLM 强化学习（RLHF、DPO 等）中，语言模型被视为单轮输出的生成器，核心目标是“答得更符合人类偏好”。 这种范式虽然推动了 ChatGPT 的成功，但仍局限于 单步决策，缺乏长期互动能力。

而 Agentic RL 提出了一个新的认知框架：LLMs 不再只是被动输出的“答题机器”，而是嵌入在动态环境中的“自主智能体”。

在形式化建模上，Agentic RL 使用**部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）**来刻画这一特性：

a）模型不再一次性完成任务，而是通过连续多轮决策逐步探索；

b）它可以感知环境、调用工具、记忆过往信息，并在长期目标驱动下不断调整策略。

简单来说，Agentic RL 就是让大模型拥有：感知—决策—行动—反馈—改进的完整智能循环。

二、能力视角：六大核心模块

论文首先从“能力”出发，提出了 Agentic RL 的 六大核心维度：

1）Planning（规划）

不再是“一问一答”，而是能分解任务、生成长期计划，并逐步执行。

RL 可以通过环境反馈不断优化规划策略。

2）Tool Use（工具使用）

传统的 ReAct 框架依赖人工设计提示，而 RL 能让模型自主决定何时调用、如何组合工具，例如搜索引擎、代码解释器、浏览器。

3）Memory（记忆）

模型不仅能短期处理上下文，还能通过 RL 学习如何存储、提取和遗忘信息，形成真正的“工作记忆”。

4）Reasoning（推理）

从“直觉式快速推理”到“链式深度推理”，RL 使模型学会在不同任务中动态切换，既高效又可靠。

5）Self-Improvement（自我改进）

通过反思与反馈，模型能够发现自身错误，并利用 RL 将“反思机制”内化到参数中，实现持续进化。

6）Perception（感知）

不再局限于文本，Agentic RL 正在推动多模态智能体的发展，让模型学会理解图像、视频、音频并结合语言进行推理。

这六大模块，勾勒出 LLM 从“文本生成器”走向“自主智能体”的必经路径。

三、任务视角：七大应用场景

除了能力拆解，综述还从“任务维度”系统梳理了 Agentic RL 在不同领域的应用：

1）搜索与研究代理 —— 自动检索、阅读、总结信息（如 DeepResearch）。

2）代码代理 —— 自动生成代码、调试与软件工程（如 SWE-bench）。

3）数学推理代理—— 解决复杂数学与逻辑问题。

4）GUI 代理 —— 在应用程序界面中执行操作，实现真实任务自动化。

5）视觉智能体—— 融合图像感知与语言推理。

6）具身智能体（Embodied Agents） —— 与物理或虚拟环境交互，学习执行任务。

7）多智能体系统（Multi-Agent Systems）—— 多个 LLM 代理协作，完成复杂目标。

可以看到，Agentic RL 不仅是概念上的提升，而是已经在搜索、编程、科研乃至机器人领域展现出巨大的潜力。

四、生态建设：开源资源与建设

为加速研究，论文团队还整理了当前最重要的开源工具与框架：

**1）环境（Environments）：**AlfWorld、GAIA、SWE-Bench、BrowseComp 等。

**2）基准测试（Benchmarks）：**涵盖推理、工具使用、GUI 操作等多领域。

**3）训练框架（RL Frameworks）：**包括经典的 PPO、DPO、以及近年兴起的 GRPO 系列算法

此外，作者们开源了 Awesome-AgenticLLM-RL-Papers 项目，将论文、环境、基准、框架一站式整理，方便研究者快速入门与对比实验。

五、面临的挑战与未来方向

虽然 Agentic RL 展示了令人振奋的前景，但距离真正的通用智能体（AGI）仍有不小的挑战：

1）可信性（Trustworthiness）

如何确保智能体在复杂环境下的决策可控、安全、可靠？

2）训练扩展性（Scaling up Training）

长期决策需要大量交互数据，如何降低训练成本？

3）环境扩展性**（Scaling up Environments）**

现有环境往往过于理想化，如何构建更贴近现实的复杂场景？

这些问题不仅是技术难题，也涉及伦理、安全和社会应用层面。但可以肯定的是，Agentic RL 已经成为通往**通用人工智能（AGI）**的关键方向之一。

六、 总结：智能体时代正在到来

从最初的 ChatGPT 式“对话机器人”，到如今具备感知、规划、行动、反思能力的“智能体”，大语言模型的发展正在迎来一次质变。

Agentic RL 是这一变革的核心动力。它让模型真正走出了“单步模仿”的框架，开始在复杂动态环境中学习、探索和自我进化。

对于研究者，它提供了系统化的框架与工具；

对于开发者，它开辟了新一代应用的可能性；

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