The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey
The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey [104.3] エージェント強化学習(Agentic RL)の出現は、大規模言語モデル(LLM RL)に適用された従来の強化学習からパラダイムシフトを示している。 本研究では, LLM-RLの縮退した単段階マルコフ決定過程(MDPs)と, エージェントRLを定義する部分可観測マルコフ決定過程(POMDPs)とを対比することにより, この概念シフトを定式化する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 02 Sep 2025 17:46:26 GMT)
「Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL) refers to a paradigm in which LLMs, rather than being treated as static conditional generators optimized for single-turn output alignment or benchmark performance, are conceptualized as learnable policies embedded within sequential decision-making loops, where RL endows them with autonomous agentic capabilities, such as planning, reasoning, tool use, memory maintenance, and self-reflection, enabling the emergence of long-horizon cognitive and interactive behaviors in partially observable, dynamic environments.」と定義されるAgenticな強化学習のサーベイ。最近流行りのアプローチだが様々な種類がある。。