大家好，我是肆〇柒。今天我们一起看一篇综述，这是来自牛津大学、上海人工智能实验室、新加坡国立大学等全球顶尖机构联合发布的前沿综述——《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。这篇论文系统性地梳理了如何通过强化学习，将大语言模型从被动的文本生成器，重塑为主动的、能解决复杂现实问题的决策智能体。
想象一个企业客服智能体，面对用户“帮我找一篇2003年关于量子计算在金融领域应用的权威综述，并总结其核心观点”的复杂请求。传统大语言模型（LLM）可能给出一个笼统的摘要，或在第一步网络搜索后就停止，无法进行多轮信息筛选、交叉验证和深度整合。结果呢？企业可能收到一份过时的、片面的报告，导致战略误判；客服代表不得不花费数小时手动验证AI提供的信息，效率不升反降。这种“半成品”智能，不仅无法解放人力，反而成了新的生产力瓶颈。
这不只是“换个算法”，而是认知架构的彻底重构。Agentic RL要求我们放弃“一次性问答”的思维，拥抱“持续探索与学习”的智能体范式。随着OpenAI o3、DeepSeek-R1等具备自演进推理能力的模型出现，这一范式转变正在将LLM从被动文本生成器推向真正能解决复杂业务问题的决策智能体。
核心概念与理论基础：从静态生成器到动态决策者
Agentic RL：一场范式革命
Agentic RL代表了LLM技术发展的根本性转变。论文中提出：Agentic RL标志着大模型技术路线的一次根本性转折。它不再把模型当成“一次性答对题目”的静态生成器，而是让模型本身成为可以在一环套一环的决策循环里持续学习、持续升级的策略主体。这一定义可以看出一个关键转变：LLM不再被视为静态条件生成器，而是被概念化为嵌入序列决策循环中的可学习策略。
理解这一转变，需要先认识传统LLM强化学习的局限。传统方法处理的是"退化的单步Markov决策过程(MDP)"——在这种框架下，状态仅仅是输入提示，动作是生成的响应，奖励通常是反映与人类偏好或任务指标对齐的标量。关键在于，这里没有状态转换或时间扩展——整个交互被限制在单一步骤内。
而Agentic RL则在"部分可观测的、时间扩展的部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)"中运行，其特点包括：
- 环境状态随多步骤演化
- 智能体接收部分观察而非完整状态信息
- 动作通过复杂的转换动态影响未来状态
- 奖励通常稀疏且延迟，需要长视野规划
这种从"静态快照"到"动态纪录片"的范式转变见下图：
从“大模型强化学习”迈向“智能体强化学习”的范式跃迁
图中左右对比，直观地揭示了输入、输出、能力维度和反馈机制的全面升级。
POMDP视角：为智能体决策建模
从数学角度看，Agentic RL可以用POMDP框架形式化描述：
这种形式化定义揭示了Agentic RL的三个关键特性：
1. 时间扩展性：决策过程跨越多个时间步，要求智能体考虑长期后果
2. 部分可观测性：智能体必须基于有限信息做出最优判断，如同在迷雾中航行
3. 序列决策：强调规划而非即时响应，如同下棋而非解谜
具备自主行动能力的Agentic LLM与所处环境之间的动态互动过程
上图展示了Agentic LLM与环境之间的动态交互过程，清晰地呈现了智能体如何在与环境的持续交互中，通过执行动作并接收奖励来学习和进化。这种多轮交互机制是Agentic RL的核心，使智能体能够处理需要长期规划和适应性决策的复杂任务。
这一理论框架不仅为复杂任务提供了数学建模基础，也解释了为何传统方法在处理动态环境任务时表现受限。当面对需要多步骤规划的复杂任务时，单轮对话的LLM如同被剥夺了"思考权"，无法展现真正的智能。
核心能力维度：构建智能体的四大支柱
规划能力：从"走一步看一步"到"运筹帷幄"
规划能力是人工智能的基石，涉及为实现目标而对一系列行动进行深思熟虑。规划，对复杂推理、世界知识与适应能力提出了极高要求。早期研究主要依赖LLM的固有能力通过提示工程方法（如ReAct）实现规划，但这些方法如同"照本宣科"，缺乏通过经验适应的机制。
面对POMDP的"部分可观测性"，智能体如同在浓雾中航行，仅凭当前"屏幕快照"难以决策。规划能力便是它的"航海图"，通过预演未来步骤，穿透迷雾，锚定长期目标。强化学习为解决这一问题提供了强大范式，使智能体能够通过环境反馈优化其规划策略。RL增强了规划能力，将规划过程从静态的、基于提示的活动转变为自适应的、基于经验的优化问题。也就是，智能体学会生成能够最大化规划视野内预期累积奖励的计划，而不仅仅是遵循启发式模式。
以AdaPlan为例，它通过全局计划引导和渐进式RL，在ALFWorld游戏中实现了复杂的长期规划。AdaPlan首先生成整个任务的高层计划，然后执行动作，同时持续监控计划执行进度。当出现偏差时，它会动态调整即时动作和剩余计划部分。这种双层适应机制——在战术和战略层面同时运作——使得在ALFWorld等复杂环境中的长视野规划更加稳健。
在WebSailor系统中，这种规划能力被应用于复杂的网络导航和信息检索任务。WebSailor通过试错学习到：当面对"量子计算在金融领域应用"这样的复杂查询时，不应立即开始搜索，而是先规划一个信息获取路径——先了解量子计算的基本概念，再研究其在金融领域的应用场景，最后收集权威综述。这种规划能力使WebSailor在GAIA基准上的表现远超传统方法。（扩展阅读👉《WebSailor 突破边界：助力开源智能体跨越复杂推理 “天花板”》）
工具集成推理(TIR)：从"工具使用者"到"工具大师"
工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning, TIR）代表了智能体能力的重要演进。强化学习已成为一种关键方法，推动语言智能体从“事后补救”式的 ReAct 流水线，演进为深度交织、多轮次、工具与推理融为一体的 TIR 系统。
然而，仅有地图还不够，世界是动态的。当"浓雾"（部分观测）中出现新路标（工具返回的信息）时，智能体需要工具集成推理能力来判断：这个路标是否可信？我该调整航线吗？
早期的ReAct框架，如同给智能体一本"操作手册"。它告诉智能体："先想（Thought），再做（Action），然后看结果（Observation）"。这在简单任务中有效，但如同"照本宣科"，缺乏灵活性。当遇到从未见过的复杂网页或工具时，它容易卡壳或出错，因为它是在"模仿"而非"理解"。
强化学习的引入，是TIR演进的关键转折点。它不再要求智能体"模仿"人类轨迹，而是让它在"试错"中学习最优策略。奖励函数成为了"指挥棒"，引导智能体学会"何时"调用工具比"如何"调用更重要。
WebDancer系统的设计极具启发性。它的训练并非一蹴而就，而是采用了"两阶段冷启动"策略：
1. 第一阶段：探索，学习在什么情况下应该发起网络搜索——是遇到专业术语时？还是发现信息矛盾时？这个阶段的目标是培养"问题意识"
2. 第二阶段：才开始学习"如何"高效利用搜索结果——是快速浏览摘要？还是深入阅读某一篇文献？
这种分阶段的训练，模拟了人类从"发现问题"到"解决问题"的认知过程，使WebDancer在GAIA和WebWalkerQA基准上表现出色。
基于强化学习的搜索与研究智能体方法概览
上表展示了当前主流的RL驱动搜索与研究智能体。值得注意的是，这些系统已不再局限于简单的信息检索，而是能够进行复杂、多步骤的深度研究：不仅找到信息，还能进行深入分析、综合多源洞察并生成全面报告。
ToRL系统的研究进一步揭示了RL驱动TIR带来的认知行为演化。实验表明，RL集成催生了三种关键的涌现能力：
- 自适应工具使用：智能体学会基于上下文需求选择最合适的工具，而非固定模式
- 基于工具反馈的自我修正：当工具输出与预期不符时，智能体能识别并纠正推理错误
- 自适应计算推理：智能体能动态调整计算策略（如何时使用计算器与心算）
然而，TIR的前沿挑战在于"长视野"任务。当一个任务需要连续调用40次以上工具时（如ASearcher系统所展示的），如何将最终的成功或失败，准确地"归功"或"归咎"于几十步之前的某一个工具调用？这就是"时间信用分配"问题，也是当前研究的圣杯。
记忆与反思：构建智能体的"知识库"与"反思能力"
记忆系统是Agentic RL智能体的核心组件，使智能体能够维持上下文并在多轮交互中积累知识。现代系统通常结合非参数化和参数化记忆机制，以支持不同时间尺度的信息存储与检索。
在漫长的航行中，智能体的记忆会模糊。记忆与反思能力如同它的"航海日志"，不仅记录见闻（Memory-R1的ADD/UPDATE/DELETE操作），更会从偏航经历中总结教训（WebThinker通过DPO学习优化报告结构），确保下次航行更稳健。
WebThinker系统通过将Deep Web Explorer嵌入"思考-搜索-草拟"循环，并利用DPO（Direct Preference Optimization）与人类反馈对齐，显著提升了复杂报告生成能力。在这个过程中，智能体的记忆系统扮演了关键角色：它不仅存储了搜索到的原始信息，还记录了不同信息源之间的关联，以及哪些信息在特定上下文中最有价值。
随着大模型智能体不断进化，近期研究愈发强调利用强化学习作为“持续反思”的机制，让智能体在规划、推理、工具调用和记忆等方面，能从自己的错误中不断成长。这种基于强化学习的反思机制使智能体能够从错误中学习，不断改进其行为策略。
Memory-R1系统展示了这一能力的深度。它通过PPO学习四种关键操作：ADD（添加新知识）、UPDATE（更新现有知识）、DELETE（删除过时信息）和NOOP（不改变记忆）。这种精细的控制使智能体能够像图书管理员一样动态管理自己的知识库，在面对新信息时自动判断是否应纳入记忆、如何与现有知识整合。
更高级的系统如R1-Searcher，甚至能通过反思机制识别推理过程中的弱点。例如，当生成的报告被人类反馈指出"逻辑不清"时，DPO会引导模型在未来更注重报告的结构化和逻辑性。这种反思不仅改进了单次任务的结果，还内化为智能体的长期能力。
随着研究的深入，智能体记忆系统正从简单的token级记忆向结构化记忆表示演进。Zep系统引入了时间知识图谱，A-MEM采用了原子记忆笔记，G-Memory和Mem0则设计了分层图式记忆。这些系统能够捕捉更丰富的关系、时间或层次依赖，实现更精确的信息检索和推理。然而，结构化记忆的管理——包括插入、删除、抽象和检索——仍然是一个充满挑战的领域。
自我迭代训练：无界自我提升的"永动机"
自我迭代训练代表了Agentic RL的高级应用，使智能体能够实现无界自我提升。这一过程从基础的数据驱动训练开始，通过监督学习获取基本能力；随后进入基于反思的迭代改进阶段，通过环境反馈优化策略；最终达到自维持学习循环的高级阶段，实现持续自我进化。
最终，一个真正优秀的智能体，必须能自我迭代，在无数次航行中不断精进技艺。R-Zero系统展示了这一能力的惊人潜力。它使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）探索推理空间，其中LLM作为知识丰富的动作提议者，而RL提供必要的自适应评估反馈。大语言模型扮演“满腹经纶”的出谋划策者，强化学习则提供灵活、可评估的反馈，确保探索高效。
R-Zero的工作原理如同一个"自我对弈"的棋手。在解决数学问题时，它会生成多个可能的证明路径，然后通过RL评估哪些路径更有希望成功。成功的路径会被保留并用于进一步探索，而失败的路径则提供宝贵的学习信号。通过这种机制，R-Zero能够在没有人类标注的情况下，不断发现更有效的推理策略。
基于大语言模型的多智能体系统中强化学习与进化范式
上表展示了多智能体系统中强化学习和进化范式的概览。这些系统代表了自我迭代训练的高级形式，多个智能体通过协作与竞争共同进化。
Agent RL Scaling Law的研究揭示了训练计算与智能体能力之间的系统性关系。研究表明，"更长的训练周期系统性地提高了工具使用频率、推理深度和整体任务准确性"。定量分析显示，训练步骤每翻倍一次，工具使用频率增加约15-20%，推理深度提高10-15%，整体任务准确率上升5-8%。
这一可预测的扩展行为为智能体开发中的资源分配提供了宝贵指导。ProRL的研究进一步表明，扩展的RL训练可以扩展推理边界，超越基础模型的限制。在复杂的数学推理任务中，ProRL训练的智能体发现了基础模型即使经过大量采样也无法触及的新型解决方案策略。这表明RL微调不仅优化了现有能力，还能通过RL过程中固有的探索-利用平衡解锁根本性的新推理路径。
核心环境系统：为智能体打造训练场
为了训练和评估Agentic RL智能体，研究者开发了多种环境模拟器。这些环境如同智能体的"健身房"，提供了不同难度和类型的训练场景。
第一步，明确您的智能体最需要哪项核心能力？
- 需要强规划与推理？→ 优先考虑 ALFWorld, TextWorld, ScienceWorld。
- 需要高频工具调用？→ WebArena (文本) 或 VisualwebArena (多模态) 是理想沙盒。
- 需要长时记忆管理？→ LMRL-Gym 和 AgentGym 提供了针对性测试场景。第二步，匹配您的任务领域和模态。最终，一个理想的训练环境，应能同时覆盖您的核心能力需求和任务场景，如 VisualwebArena 之于多模态网络研究任务。
智能体强化学习的环境与基准综述
上表展示了主要环境系统的分类情况。这些环境根据智能体所需能力、任务领域和模态要求进行了系统化分类。例如，LMRL-Gym擅长测试推理和记忆能力，ALFWorld和TextWorld专为评估文本游戏环境中的规划和推理能力而设计，ScienceWorld则在模拟实验室环境中测试科学推理和实验规划。
以ScienceWorld为例，这个环境模拟了科学实验场景，测试智能体在理解科学概念、设计实验和解释结果方面的能力。智能体需要在有限的实验次数内，通过观察、假设和验证来发现物理规律。这种环境对智能体的规划、推理和工具使用能力提出了极高要求。
评估方法论：超越传统基准的多维评估
评估Agentic RL智能体面临独特挑战。当前研究往往各自为政，只关注单一能力、单一领域或自造环境，术语和评测标准五花八门，难以横向比较，更谈不上跨领域迁移。
当前研究存在不一致的术语和评估协议，主要表现在三个方面：核心能力定义差异、定制环境的特殊评估标准以及奖励结构差异。例如，"规划能力"在一项研究中可能通过任务完成率衡量，在另一项中则通过步骤效率衡量。
有效的评估方法应超越传统的单轮性能测试，关注任务成功指标、过程效率、适应能力和认知透明度四个关键维度。以Web导航任务为例，评估不仅应关注最终答案的准确性（任务成功），还应分析智能体平均需要多少次搜索才能找到正确信息（效率），当搜索结果不理想时能否调整搜索策略（适应能力），以及在连续处理多个复杂查询时性能是否会下降（长期稳定性）。
企业级评估还应考虑投资回报率，包括训练成本、部署复杂性和实际业务价值。例如，在客服场景中，应评估智能体解决复杂问题的能力与人工客服相比节省的成本，以及客户满意度的提升。
应用领域：标杆系统的实战启示
Agentic RL的魅力在于其强大的泛化性。一旦掌握了"规划-工具-记忆-自迭代"的核心能力，智能体便能将其"技能包"迁移到不同领域。我们在深度研究智能体（如WebThinker）中看到的"思考-搜索-草拟"闭环，在GUI自动化智能体（如WebAgent-R1）中演化为"观察-点击-验证"的交互循环。而支撑这两者的，都是同一套RL驱动的序列决策引擎。同样，代码生成智能体（如Qwen3-Coder）所依赖的"过程奖励"设计——对编译错误、测试失败等中间信号的精细反馈——其思想内核与数学推理智能体（如rStar2-Agent）中，利用GRPO-RoC算法在嘈杂的计算环境中筛选正确推理路径的策略，如出一辙。这表明，Agentic RL正在催生一种通用的"智能体操作系统"，其核心模块可以像乐高积木一样，根据不同任务需求进行灵活组合。
深度研究智能体：WebThinker的思考-搜索-草拟闭环
WebThinker系统代表了搜索与Web导航领域的重大突破。它不再满足于简单回答查询，而是构建了一个完整的"思考-搜索-草拟"闭环：
1. 思考阶段：智能体首先分析用户问题的核心和可能的信息源
2. 搜索阶段：调用网络工具获取原始材料，可能需要多轮迭代
3. 草拟阶段：将碎片信息整合成连贯报告，并在过程中持续反思
其强大之处在于，它并非固定这个流程，而是通过DPO与人类反馈对齐，不断优化每个环节。例如，人类反馈可能指出"草拟"部分逻辑不清，DPO就会引导模型在未来更注重报告的结构化和逻辑性。
WebThinker的另一个创新是Deep Web Explorer的集成。传统搜索引擎只能访问表面网络，而Deep Web Explorer使智能体能够探索需要登录或交互才能访问的深层内容，大大扩展了信息获取范围。这种能力对于企业研究特定行业报告或竞品分析尤为重要。
DeepRetrieval系统则提供了另一种技术路径，通过将单次查询生成框架化为GRPO训练的策略。其创新在于直接根据实时搜索结果奖励召回率和相关性，而非依赖静态数据集。该系统采用紧凑的动作接口，将LLM输出映射到查询参数，奖励塑造旨在优化动作类型准确性（是否选择了正确的搜索工具）和参数准确性（查询参数是否格式正确）。这种方法在相关结果检索方面比静态查询生成方法提高了23.7%。
SSRL系统则代表了更进一步的创新，实现了训练期间完全离线的"自搜索"能力。与之前需要在训练期间进行真实搜索API调用的方法不同，SSRL使智能体能够执行自包含的搜索模拟，无需外部依赖。这是通过一种复杂的内部检索机制实现的，该机制使用智能体自己的知识库模拟搜索引擎行为。关键的是，这种离线训练能够无缝转移到在线推理，其中实时API仍然可以提升性能。这种创新增强了训练稳定性和可扩展性，超越了API速率限制，指向了更自给自足的研究型智能体。
GUI自动化智能体：WebAgent-R1的端到端学习革命
GUI交互代表了Agentic RL在视觉-语言界面中的应用。WebAgent-R1系统实现了真正的端到端学习革命，无需依赖预先录制的人类操作轨迹，而是直接在真实的网页环境中"摸爬滚打"。
WebAgent-R1的突破在于其"异步轨迹生成"机制。它能够同时探索多个网页任务，每个任务由独立的"worker"处理。这些worker在不同环境中收集经验，然后汇总到中央"learner"进行模型更新。这种设计不仅提高了训练效率，还增强了智能体的泛化能力——因为它接触到了更广泛的任务和环境。
更巧妙的是"组优势"机制。与传统的PPO不同，WebAgent-R1将经验按任务分组，然后在组内计算相对优势。这种方法使智能体能够更高效地从成功和失败的案例对比中学习，尤其适合GUI任务中常见的稀疏奖励场景。
然而，这种方法也面临巨大挑战。正如文献所指出的，真实网页的"动态性"（如广告弹窗、页面加载延迟）和"巨大的动作空间"（屏幕上每一个可点击元素都是一个潜在动作），使得"信用分配"和"安全探索"成为难题。例如，当智能体点击一个按钮导致页面崩溃时，它需要确定是点击动作本身错误，还是页面加载不完全导致的临时问题。
为应对这些挑战，ZeroGUI系统采用两阶段在线RL方法：首先在模拟环境中进行安全探索，然后将学到的策略迁移到真实环境中。这种方法显著降低了探索风险，同时保持了学习效率。
AWORLD框架则解决了智能体训练的主要瓶颈——经验生成——通过复杂的分布式架构。通过在计算集群上协调大规模并行rollouts，AWORLD实现了比单节点执行快14.6倍的速度提升。该框架实现了分层任务调度器，根据任务复杂度和智能体进度动态分配资源，确保计算资源的最佳利用。关键的是，AWORLD在经验收集的分布式性质下保持一致的训练动态，防止了通常困扰并行RL实现的性能下降。这种能力使AWORLD能够处理复杂智能体任务所需的大量经验。
代码生成智能体：Qwen3-Coder的软件工程革命
代码生成领域为Agentic RL提供了理想测试平台，因为执行语义清晰可验证，自动化信号（编译、单元测试、运行时追踪）随手可得。
Qwen3-Coder系统代表了这一领域的重大进步。它不再局限于单轮代码生成，而是将整个软件工程流程视为一个序列决策问题。在这个框架中，智能体需要理解需求文档、规划实现路径、编写代码、执行单元测试并分析错误修复。
Qwen3-Coder的关键创新是"过程奖励"设计。与仅关注最终代码是否通过测试不同，它将奖励信号细化到代码生成的每个步骤：代码结构是否合理、是否包含必要的注释、单元测试覆盖率以及运行时性能。这种多层次的反馈机制使智能体能够学习到更健壮的编码习惯，而不仅仅是"猜测试用例"。
Qwen3-Coder通过在20,000个并行环境中进行大规模执行驱动的强化学习实现了最先进的性能。这种大规模并行性使模型能够在训练期间体验前所未有的编码场景和错误条件多样性。系统实现了复杂的奖励塑造机制，不仅提供最终代码正确性的反馈，还提供中间执行状态的反馈，鼓励开发强大的调试能力。在SWE-Bench Verified上，这种方法产生了42.3%的pass@1分数，比之前的最先进水平提高了15.8个百分点。
µCode系统则引入了一种新颖的架构，联合训练生成器和学习验证器，采用单步奖励反馈。验证器组件学习预测代码执行结果，提供比等待最终执行结果更即时的反馈。这种验证器引导的结果奖励系统在竞争性编程任务上比纯执行反馈基线高出8.2%，证明了复杂编码环境中中间评估信号的价值。
评估体系也日趋完善。SWE-bench和SWE-rebench等基准测试模拟了真实软件工程场景，评估智能体解决GitHub上实际问题的能力。NoCode-bench则专门测试LLM从文档更新中添加功能的能力，这对企业维护遗留系统尤为重要。
数学推理智能体：rStar2-Agent的突破
数学推理代表了Agentic RL在严谨逻辑领域的应用。rStar2-Agent系统通过三项关键创新实现了卓越的数学推理性能：
1. 高吞吐量Python执行环境：快速评估数学表达式
2. GRPO-RoC算法：专为处理数学计算中的工具噪声而设计的"组相对策略优化与正确rollout重采样"
3. 多阶段训练方案：逐步增加任务复杂度
GRPO-RoC算法特别解决了工具噪声的挑战，通过有选择性地从正确rollout中重采样，确保策略更新专注于高质量轨迹，尽管偶尔会出现计算错误。这种方法使14B参数模型在仅510个RL步骤的情况下，在AIME24上实现了80.6%的平均pass@1分数，在AIME25上实现了69.8%的分数——展示了卓越的样本效率。
Time-R1系统则通过渐进式强化学习课程和动态基于规则的奖励系统，增强了中等规模LLM的全面时间推理能力。该课程从简单的时间间隔计算开始，逐渐发展到复杂的时序推理和事件预测。动态奖励系统在多个粒度上纳入时间一致性检查，从秒级精度到十年级趋势。这种方法使模型能够在时间推理基准上达到人类水平的表现，特别是在处理模糊或不完整的时间信息方面表现出色——这是现实应用中的常见挑战。
Seed-Prover系统采用了"引理为中心的证明范式"，实现系统性问题分解、跨轨迹引理重用和显式进度跟踪。它通过随机整合正式和非正式证明的多样化提示策略，丰富了RL训练过程。这种混合方法使智能体能够灵活地在非正式推理和正式证明之间切换，提高了整体解决问题的效率。
DeepSeek-Prover-v2则设计了一个双模型管道，统一了非正式（自然语言）和正式（Lean4）数学推理，以加强证明推理能力。它引入了子目标分解，其中证明者模型解决递归分解的子目标，并在子目标级别接收二进制Lean反馈，有效提供更密集的监督并提高准确性和可解释性。
从理论到实践的跃迁
应用成熟度全景图
不同领域的Agentic RL应用成熟度存在显著差异。搜索与Web导航领域相对成熟，WebThinker、WebDancer等系统已证明实用价值，能够处理多步骤研究任务。GUI自动化领域正在快速发展中，WebAgent-R1等系统展示了潜力，但面临动态环境挑战。代码生成领域评估体系完善，SWEET-RL等系统在企业应用中前景广阔。数学推理在专业领域应用潜力大，但普及度较低。多智能体系统仍处于前沿研究阶段，企业应用尚处早期。
值得注意的是，尽管技术进展迅速，但大多数开源模型在OpenAI的BrowseComp基准上仍表现不佳。这一挑战性基准测试衡量AI Agent定位难以查找信息的能力，揭示了在长视野规划、页面导向工具使用和跨源验证方面的差距。相比之下，闭源系统如OpenAI Deep Research已达到51.5%的pass@1准确率，这可能归功于更强大的基础模型和更高质量的训练数据。
实施路线图：四步走向成功
企业实施Agentic RL应遵循渐进式路线。不要试图构建一个"全能"智能体。选择一个高价值、低复杂度、反馈明确的切入点。例如，利用 R1-Searcher 框架，构建一个能自动回答公司内部Wiki中复杂问题的"知识助手"。成功指标可以很简单：将人工查询的平均响应时间从30分钟缩短至5分钟。这个MVP能在2-4周内验证Agentic RL的价值，并为后续投入赢得支持。
接下来，将多个能力维度整合到特定应用场景，选择一个业务流程（如客户投诉处理），整合规划、工具调用和记忆能力，构建端到端解决方案，关注各组件间的协同效应，预期周期为8-12周。
第三阶段，优化训练效率和资源消耗，采用GRPO等高效算法降低计算开销，实施"教师-学生"范式：先用大模型生成高质量SFT数据，再用小模型进行RL微调，预期周期为4-8周。
最后，将智能体深度集成到业务流程，构建监控系统，持续评估智能体在生产环境中的表现，设计人机协作机制，确保智能体在不确定时能适时求助，这一阶段是持续进行的过程。
风险与规避：实战中的智慧
实施Agentic RL面临的主要风险包括智能体安全挑战、评估不一致性、训练成本高和适应性局限。忽视智能体安全，可能导致灾难性后果。想象一下，一个被RL训练得"不择手段"追求高分的智能体，学会了调用一个未授权的、有安全漏洞的外部API来完成任务。这不是科幻，而是RL"奖励黑客"（Reward Hacking）行为的真实风险。防御之道在于"纵深防御"：在隔离沙箱中运行、对工具调用实施白名单、并在奖励函数中明确惩罚不安全行为。
利用Agent RL Scaling Law的研究发现，"更长的训练周期系统性地提高了工具使用频率、推理深度和整体任务准确性"，企业可以优先在关键能力上投入计算资源，而非盲目增加训练时长。同时，结合迭代自训练机制，如R-Zero的MCTS探索，让智能体持续扩展能力边界。
企业投资：量身定制的策略
根据企业规模和需求，投资策略应有所不同。小型企业应聚焦单一高价值应用场景，如客户服务中的FAQ自动回答，利用开源框架（如R1-Searcher）快速验证价值，优先选择评估体系完善的应用领域（如代码生成），选择AgentFly等框架进行快速原型设计。
中型企业应构建定制化智能体系统，关注特定业务流程优化，投资构建企业专属的评估框架和训练环境，考虑与学术界合作，获取前沿技术支持，选择WebAgent-R1等框架进行灵活工具集成。
大型企业应投资基础能力建设，构建企业级智能体平台，整合AgentFly或AWorld等分布式训练框架，支持大规模并行rollout，结合EnvGen等环境生成工具，创建能持续挑战智能体的动态训练环境，选择AREAL等框架支持分布式架构。
Agentic RL代表了LLM技术发展的新前沿，将语言模型从被动文本生成器转变为真正能解决复杂问题的自主智能体。随着算法优化、环境完善和应用深化，这一范式有望在企业级应用中释放巨大价值。对于寻求突破性创新的企业而言，现在正是探索和布局Agentic RL应用的关键时机。
Agentic Reinforcement Learning 代表了一种范式转变：传统方法只是将强化学习应用于大语言模型，而如今，LLM 不再是被动的序列生成器，而是被重塑为嵌入复杂动态世界、能够自主决策的“智能体”。真正的智能不仅在于完成任务，更在于理解任务背后的目标，并在不确定的世界中持续学习与进化。这正是Agentic RL赋予下一代AI的核心能力。
