大模型的智能体转向：Agentic 强化学习全景综述

主要观点总结

本文介绍了生成式人工智能（AI）的发展，特别是大语言模型（LLM）在人工智能领域的应用。文章指出研究者发现模型虽然能生成高质量语言，但并不具备真实的行动能力。如何让语言模型能够自主执行任务是当前人工智能研究中最具挑战性的问题之一。一篇由多家顶尖机构学者联合完成的综述论文系统性地介绍了具身智能体强化学习（Agentic Reinforcement Learning）的概念、框架和应用，整合了超过500篇相关研究。该框架将大语言模型视为嵌入在动态环境中的智能体，通过强化学习机制，让模型具备持续感知、连续决策、工具使用与自我优化的能力，真正推动语言模型从被动响应到主动决策的转变。

关键观点总结

关键观点1: 生成式人工智能和大语言模型的发展及问题

过去两年，生成式人工智能（AI）尤其是大语言模型（LLM）成为推动AI发展的核心引擎。但它们虽然能生成高质量语言，却缺乏真实的行动能力，面临无法处理需要长期规划和环境交互的任务的挑战。

关键观点2: 具身智能体强化学习的概念、框架和应用

具身智能体强化学习（Agentic Reinforcement Learning）是一种全新的视角，将大语言模型视为嵌入在动态环境中的智能体，通过强化学习机制，让模型具备持续感知、连续决策、工具使用与自我优化的能力。

关键观点3: 具身智能体强化学习的六大关键能力和七类核心任务

论文提出，真正的智能体必须具备规划、工具使用、记忆、推理、自我改进、感知等六项核心能力，以及信息检索与研究智能体、代码智能体、数学与逻辑推理等七类核心任务。

关键观点4: 具身智能体强化学习的生态构建

论文还系统地整理了具身智能体强化学习研究所依赖的开放环境、评测基准和训练框架，为研究人员提供了从理论到实验的系统参考。

关键观点5: 具身智能体强化学习的未来挑战和研究方向

虽然具身智能体强化学习展现出巨大潜力，但仍面临可信性、训练扩展性、环境扩展性等方面的挑战。此外，智能体的伦理、安全与社会影响也成为研究的重要议题。