重新思考大语言模型中的代理强化学习

传统强化学习专注于在狭窄环境中优化预定义奖励函数。然而，大语言模型的兴起推动了向代理范式的转变。该框架强调开发具备目标设定、长期规划、动态策略适应及不确定环境下交互推理能力的自主智能体。不同于依赖静态目标的传统方法，基于大模型的代理强化学习将元推理、自我反思和多步决策融入学习循环。本文深入剖析其概念基础与方法创新，并指出关键挑战与未来方向。