該綜述梳理了專注大語言模型的AI 代理強化學習，涵蓋500餘篇工作，按能力與應用兩維度歸類。指出傳統LLM訓練僅對單次答案給予單次獎勵，無法處理真實任務中的多步決策、部分資訊與延遲反饋。AI 代理學習框架包含：記憶跟蹤上下文、規劃選取動作序列、工具影響環境，並整合推理處理約束、感知多模態輸入、自我改進優化策略。強化學習串聯所有環節--獎勵在序列結束時到達，策略藉此學習下一步行動。
該綜述梳理了專注大語言模型的AI 代理強化學習，涵蓋500餘篇工作，按能力與應用兩維度歸類。指出傳統LLM訓練僅對單次答案給予單次獎勵，無法處理真實任務中的多步決策、部分資訊與延遲反饋。AI 代理學習框架包含：記憶跟蹤上下文、規劃選取動作序列、工具影響環境，並整合推理處理約束、感知多模態輸入、自我改進優化策略。強化學習串聯所有環節—獎勵在序列結束時到達，策略藉此學習下一步行動。
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