进入2025年下半年，LLM发展的一条主线愈发清晰： 运用 强化学习 （ RL ）系统性地增强大语言模型的Agentic能力，已成为国内外顶尖 AI 公司的重要战略方向 与技术热点。 Agent能力的突破意义深远。它不仅是提升代码生成与软件工程自动化水平的关键突破口，更代表着AI从"理解"到"执行"的关键跃迁——这是AI真正渗透现实世界、 自主执行复杂任务的必要前提。 近期，一篇由牛津大学、上海人工智能实验室等多个顶级机构学者联合发表的综述《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》，正为此 提供了关键指引。 通过对超过500篇前沿文献的系统梳理与深度分析，这篇文章系统性地提出了Agentic RL这一统一框架，并以此为基础，构建了一个清晰、全面的双重分类体系。 在 核心能力维度 ，文章梳理了如何通过RL联合优化一系列关键认知功能，包括长远规划、深度集成的工具使用（TIR）、动态的记忆管理，以及涵盖自我纠正与自 我训练的多层次自我提升，乃至主动的推理与感知能力。 在 关键任务维度 ，综述将这些抽象能力锚定于具体应用，全 ...