「LLM， Agent, RL的关系」

在LLM的语境下，Agent是能理解问题，自主进行推理（Reasoning），并采取行动的系统。你可以把它想象成一个非常聪明的助手，当你提出复杂问题时，它不会立即给出答案，而是会在内心进行推理和规划（Planning），再给出最终决定。

如果我们回顾prompt engineering中提高LLM Reasoning能力的方法，如Self-Consistency、Tree of Thoughts 和 ReAct，本质上都体现了强化学习（RL）中常见的规划思想：

Tree of Thoughts：如同下棋时，你脑海中会形成一个思考树，一步步推演未来可能的局面，从而找到最优解。这与RL中的树搜索（Tree Search）方法完全对应，体现了明显的模型化规划（Model-based Planning）特征。

ReAct（Reasoning+Acting，推理加行动）：类似于你边思考边行动，不断尝试，再根据反馈调整下一步的计划。这种推理与行动的交替模式与RL中Agent持续地感知状态（Observing）、制定策略（Policy）、采取行动（Acting）并从环境中获得反馈（Feedback）非常类似。

为什么增强LLM的Reasoning通常要使用RL方法？

尽管LLM本身已经具备强大的知识和生成能力，但它们本质上是基于“下一个词预测”的机制（Next-Word Prediction），缺乏深度的Planning能力和对未来结果的有效预测。这就像一个聪明但缺乏系统训练的人，虽然懂得很多知识，但在面对复杂决策时容易陷入短视和错误。

RL方法的加入，就像给LLM提供了一种“内心世界模型”（Internal World Model），帮助模型进行更好的内部规划：

RL能帮助LLM学会评估和预测不同推理路径的可能结果，从而选择更优的路径，恰如DeepSeek R1, Kimi, o1的方法。

立一个FLAG, 把这些RL方法一个个用人话讲明白。

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