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【Agentic RL专题】一、LLM agent 与 agentic RL
com相信初学的小伙伴会对 LLM agent以及 Agentic RL 两个名词有点混淆，因此，对于这两个名词的解释将作为专题第一章，带你深入理解 LLM agent 以及 Agentic RL的区别 @toc一、为什么我们需要 Agentic RL？ 在系统的学习agentic RL之前，我们需要去了解两个问题：① 什么是agent ② LLM agent 与 agentic RL之间有什么联系过去几年，LLM 的飞速发展让语言理解与生成达到了惊人的水平 而当这种强化学习与大型语言模型（LLM）结合——让语言模型从“说得对”变成“做得对”——就形成了一个新的研究分支： Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL) ——出发，逐步理解了 Agentic RL（智能体强化学习） 的核心思想：从语言到行动：传统的 LLM 只会被动回答，而 Agentic RL 让它学会“感知—思考—行动—反思”，成为真正的智能体（Agent
2.2K10编辑于 2025-11-07 - 来自专栏自然语言处理
Agentic RAG 解释
Agentic RAG 是高级 RAG 版本，它使用 AI 代理来更加自主地行动。 Agentic RAG 执行以下操作 查询理解、分解和重写 检索策略选择 知识库管理 结果综合与后处理 迭代查询和反馈循环
49300编辑于 2025-01-09 Security boundaries in agentic architectures
Mostagentstodayrungeneratedcodewithfullaccesstoyoursecrets.Asmoreagentsadoptcodingagentpatterns,wheretheyreadfilesystems,runshellcommands,andgeneratecode,they'rebecomingmulti\-componentsystemsthateach
10300编辑于 2026-06-14- 来自专栏多模态 / RAG / 知识图谱
RAG 系列 04 — Agentic RAG
你们的问题不是Agentic这个技术不行，是99%的用户问题根本不需要Agentic。 我见过的真实数据：在简单事实查询场景，AgenticvsModular准确率几乎相同在复杂多跳场景，Agentic平均高15-25%在开放研究类场景，Agentic高30%+Agent是"用更多token 六、引用强制：AgenticRAG最重要的反幻觉机制6.1为什么Agentic比传统RAG更容易幻觉Agentic的危险性在于：它能用流畅的多步推理掩盖知识缺失，生成一个"看起来很专业但实际编造"的答案 ，10%走Agentic这是开篇故事里那家公司最后的解法。 把90%的简单需求老老实实交给Modular，把10%真正需要Agentic的留给Agentic——这才是AI工程师真正该做的事。"这就是这个系列的全部。
18200编辑于 2026-06-13 - 来自专栏猫头虎博客专区
什么是Agentic AI？Agentic AI 与传统 AIGC 有什么区别？
什么是 Agentic AI？Agentic AI 与传统 AIGC 有什么区别？ 1. 在本文中，我们将深入探讨 Agentic AI 的概念、技术原理、应用场景及其与 AIGC 的核心区别。 2. 什么是 Agentic AI？ 正文 2.1 Agentic AI 的核心特性 Agentic AI 主要具备以下核心特性： 自主性（Autonomy）：能够独立完成任务，不需要人类全程干预。 4.2 Agentic AI 的优势 Agentic AI 不仅能生成内容，还能 执行任务、优化流程、适应环境，具备更高的智能水平。 现代应用：大模型时代的Agentic AI 近年来，随着深度学习和大数据技术的进步，Agentic AI得到了显著提升。
1.7K10编辑于 2025-03-21 Agentic AI重构内容发布流程
从数小时到十分钟：Agentic AI如何为营销人员赢回宝贵时间您的营销团队花费大量时间在页面组装、协调邮件和审核周期上。 在本文中，我们分享某机构营销部门的技术、人工智能和分析团队如何与Gradial合作，在Amazon Bedrock上构建了一个Agentic AI解决方案，用于加速内容发布工作流。 解决方案概述该Agentic AI解决方案提供三项能力：自然语言页面组装、实时内容验证以及单会话内的端到端工作流执行。Gradial与某机构的MCP集成，以处理与企业内容系统的实时连接。 结论通过将Gradial的Agentic AI解决方案与Amazon Bedrock集成，企业可以现代化其内容发布工作流并实现可衡量的业务影响。该解决方案带来三个关键成果。 这种速度、质量和易用性的结合展示了Amazon Bedrock上的Agentic AI如何在现代化企业内容运营的同时，保持营销组织所需的治理和合规标准。FINISHED
11710编辑于 2026-04-29- 来自专栏喔家ArchiSelf
从Service Mesh 到 Agentic Mesh
随着大模型应用的兴起， 我们迎来了AI 时代的Agentic Mesh。 4. AI 时代的Agentic Mesh 随着AI大模型的能力越来越强大，用户对它们的期待也水涨船高。 4.3 Agentic Mesh 想象一下，如果把企业里的每个AI助手都变成会"社交"的智能体，让它们能自动组队完成任务——这就是Agentic Mesh的魔力。 Agentic Mesh 的构建 为了创建一个具有弹性和可伸缩性的 Agentic Mesh，我们需要基于以下关键原则设计系统： 可发现性 —— Agent必须具有动态注册、定位和与相关对等点交互的能力 Agentic Mesh 将在确保这些人工智能驱动的系统保持互操作性、安全性和与企业目标一致方面发挥关键作用。 Agentic Mesh 仍然在实践探索之中。
1.5K10编辑于 2025-04-07 - 来自专栏FunTester
Agentic AI 如何增强 API 测试
Agentic AI 正在从代码补全工具，进一步走向能够独立规划和执行任务的工程助手。 理解 Agentic AI 在 API 测试中的角色 AI 进入 API 测试并不是一个全新的话题。 不过，Agentic AI 和常见的生成式 AI 还是有明显差别。 Agentic AI 如何解决 API 测试中的难题 API 测试从来不是一条直线流程。 对安全测试来说，Agentic AI 的优势在于它可以围绕鉴权、权限边界和数据泄露等风险点做更主动的探测。
12710编辑于 2026-06-17 - 来自专栏前端专精
Agentic Workflow是什么？Agentic Workflow会成为下一个AI风口吗？
Agentic Workflow是什么？Agentic Workflow会成为下一个AI风口吗？ 本文将从三个方面展开讨论：AI Agent 的技术挑战 、聚焦于Agentic Workflow 的核心优势 以及 Agentic Workflow 是否可能成为下一个AI风口 。 二、聚焦于Agentic Workflow：更现实的选择 相比于AI Agent，Agentic Workflow（智能工作流）提供了一种更为务实且高效的解决方案。 1、什么是Agentic Workflow？ Agentic Workflow是一种基于“智能体协作”的新型工作模式，旨在通过多个具有特定功能的模块协同完成任务。 三、Agentic Workflow会成为下一个AI风口吗？ 结合当前的技术发展趋势与市场需求，Agentic Workflow 具备成为下一个AI风口的潜力。
70710编辑于 2025-06-13 - 来自专栏凯哥讲故事系列
智胜｜Agentic AI参考架构深度解读
03 不是一次回答 Agentic AI 的价值不在“更会说”，而在“能闭环”：执行闭环、可信闭环、安全闭环和优化闭环。 图 1：Agentic AI 架构全景图——从用户请求到反馈优化的生产级智能体系统。 图 3：Agentic AI 的四大闭环——任务执行、事实可信、安全治理、持续优化。 一个成熟的 Agentic AI 系统，不是上线时最强，而是使用越多、评估越多、反馈越多，系统越稳、越准、越贴近业务。 真正成熟的 Agentic AI，不是更会回答，而是更能闭环；不是替代一个岗位，而是重构一条业务价值流。
43310编辑于 2026-05-26 - 来自专栏AIGC新知
Agentic AI及其设计模式简介
自主Agent可以看作是实现Agentic AI的一种技术手段或组件，而Agentic AI则是AI Agent在特定工作流程和目标导向下的一种表现形式。 在本文中，我们将探讨 Agentic AI 的含义，深入研究其基本设计原则，并揭示驱动其有效性的Agentic 设计模式。 一、什么是Agentic AI？ 二、为什么 Agentic AI 很重要 对能够处理复杂、动态场景的智能系统的需求，推动了Agentic AI的兴起。 应用范围从自动驾驶汽车和智能客户服务机器人到工业自动化和实时财务分析。 三、代理模式：Agentic AI的构建模块 为了设计有效的自主代理，开发人员采用Agentic 模式——针对 Agentic AI 开发中常见问题的可重用解决方案。 随着 Agentic AI 的不断发展，其应用程序将重新定义人类和机器如何协作解决复杂的挑战。
1.2K10编辑于 2024-12-25 - 来自专栏Base_CDNKevin
Claude Code: Best practices for agentic coding
我们最近发布了 Claude Code，一款智能编程命令行工具。作为一个研究项目，Claude Code 为 Anthropic 的工程师和研究人员提供了一种更原生的方式，将 Claude 无缝集成到他们的编程工作流中。
2.1K11编辑于 2025-07-22 - 来自专栏IDE项目开发编程交流
Agentic AI 上班族的摸鱼神器
正真的自动化还没开始，而Agentic AI才是那个能让人类文明，开启自动驾驶的利器。今天用大白话科普一下generated AI和Agentic AI的区别。大多数人都不知道这两者的区别。 用行为词来定义，generative AI就是消极的，而Agentic AI是积极主动的。generative AI虽然聪明能干，但是它仍然遵循着这一种一问一答的形式。 如果完全要用AI代替我们上班的话，Agentic AI就是我们的救星。和generative AI不一样，Agentic AI它式积极主动性的。 市面上已经出现了Agentic AI的雏形，比如说3月份发布的manus或者是Deep research agent，它们都能够自主完成多步骤的复杂任务，我们只需给他一个目标就好。 在Agentic AI时代，需要切换的系统架构思维，还有管理者思维，不做那个单纯执行动作的人，ni是那个设计系统的人。
19600编辑于 2025-07-03 - 来自专栏AgenticAI
Agentic AI 每日精选 · 2026-01-08
每日5分钟速览AI，甄选 GitHub 趋势、HuggingFace模型动向、行业观察、社区热文与精选论文。
46210编辑于 2026-01-12 - 来自专栏三木的博客
【论文解读】Agentic Reasoning for Large Language Models
论文链接：https://arxiv.org/abs/2601.12538 一、为什么需要 Agentic Reasoning？ Agentic Reasoning 的核心价值（范式转变） 论文将 Agentic Reasoning 定义为：让大模型从“被动的文本生成器”，升级为“主动的自主智能体”，其核心是将推理从“静态的文本计算 基础智能体推理（Foundational Agentic Reasoning） 这是 Agentic Reasoning 的“入门级层次”，面向稳定、简单的封闭环境（环境参数基本不变，任务难度较低），核心目标是构建 自我进化智能体推理（Self-evolving Agentic Reasoning） 这是 Agentic Reasoning 的“进阶层次”，面向动态、变化的开放环境（环境参数会随时间变化，任务可能出现突发情况 三、技术实现：上下文推理 vs 后训练推理（两大核心路径） 有了核心架构，如何让大模型具备 Agentic Reasoning 能力？
1.2K10编辑于 2026-03-06 - 来自专栏自然语言处理
LLM Agent和 Agentic RAG 的最佳综述
代理式检索增强生成（Agentic RAG）通过集成自主AI代理克服了这些限制。 本文探讨了从RAG到Agentic RAG的演进，展示了： 代理模式：驱动系统适应性和智能的核心原则。 分类：Agentic RAG架构的全面分类。 Agentic RAG: 通过查询重构和自查询加速检索增强生成。 Agentic RAG: 结合RAG与代理以增强信息检索。 GitHub 参考文献 关于Agentic RAG的研究论文 1.
1.6K11编辑于 2025-01-22 - 来自专栏AgenticAI
Agentic AI 每日精选 · 2026-01-16
每日5分钟速览AI，甄选 GitHub 趋势、HuggingFace模型动向、行业观察、社区热文与精选论文。
39810编辑于 2026-01-22 - 来自专栏网络安全技术点滴分享
超越炒作：使用Agentic AI构建系统架构
超越炒作：使用Agentic AI构建系统架构摘要专家小组探讨了使用Agentic AI构建系统的实践。他们分享了模式、反模式和用例，区分了Agentic AI与传统自动化的差异。 专家介绍Arun Joseph：Masaic Agentic Systems联合创始人兼CEO，曾在德国电信领导欧洲首批大规模Agentic系统之一。 Agentic AI：炒作与现实Jewell：虽然市场上有很多Agentic AI的原型和实验，但真正进入生产环境的企业项目仍然有限。 Jewell：Agentic系统应具备三个属性：可定义的目标防护栏和操作参数适应能力（循环机制、强化学习反馈或实时数据流）适合Agentic AI的问题场景Kurian：处理非结构化数据（文本、语音、文档 、图像）的场景非常适合Agentic AI。
26510编辑于 2025-10-03 - 来自专栏云云众生s
Agentic AI的前景及其规避挑战之道
遵循这些建议可以帮助当今的组织在 2025 年及以后充分实现 Agentic AI 的承诺。 但是，企业必须采取一些措施才能实现 Agentic AI 的前景并避免潜在的危险。 什么是 Agentic AI？ 让我们先花点时间了解一下我所说的 Agentic AI。 尽管有这些前景，组织在寻求利用 Agentic AI 时必须避免一些潜在的陷阱。 人才与 Agentic AI 之间的关系 我们 IT/网络安全领域的许多人都知道持续存在的人才短缺问题。 如果 IT 领导者希望 Agentic AI 完全解决他们的人才短缺问题，那么潜在的陷阱就会出现。 遵循这些建议可以帮助当今的组织在 2025 年及以后充分实现 agentic AI 的承诺。
37710编辑于 2025-02-07 - 来自专栏AgenticAI
Agentic RAG：超越传统RAG与案例分享
本文先讨论 Agentic RAG 常见范式，然后推荐一些流行的 Agentic RAG 开发示例：Nvidia 的 Agentic RAG 案例和基于 LlamaIndex 的 Agentic RAG 而 Agentic RAG 则会： 识别信息鸿沟 主动寻找补充信息源 尝试重新生成更优答案 2. Agentic RAG 资源推荐 1. Nvidia Agentic RAG Nvidia 展示的 Agentic RAG 只是一个示例，参考了如下 3 篇论文实现。 路由 (Adaptive-RAG[1]). LlamaIndex Agentic RAG DeepLearning.ai 的课程Agentic RAG[4]，由 LlamaIndex 的创始人 Jerry Liu 讲授，描述了一种使用 LlamaIndex 如何构建 Agentic RAG 的流程。
3.5K31编辑于 2025-03-18
腾讯云开发者
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