Nieuwe enquête over agentic reinforcement learning voor LLM's. LLM RL behandelt modellen nog steeds als sequentiegeneratoren die zijn geoptimaliseerd in relatief smalle instellingen. Echter, echte agenten opereren in open-ended, gedeeltelijk waarneembare omgevingen waar planning, geheugen, gereedschapgebruik, redeneren, zelfverbetering en waarneming allemaal met elkaar in interactie staan. Dit artikel betoogt dat agentic RL als een eigen landschap moet worden behandeld. Het introduceert een brede taxonomie die het veld organiseert rond kernagentcapaciteiten en toepassingsdomeinen, en vervolgens de open-source omgevingen, benchmarks en frameworks in kaart brengt die de ruimte vormgeven. Als je agenten bouwt, is dit een sterk artikel dat het waard is om te bekijken. Artikel: Leer effectieve AI-agenten te bouwen in onze academie: