快速上手：ComfyUI与Hugging Face模型共享全攻略
2025/12/31 12:48:51
Agentic RL（代理式强化学习）范式：把大语言模型（LLM）从“一次性文本生成器”升级为“可在动态环境中持续感知、规划、行动、反思的自主智能体”，并给出统一理论框架、能力图谱、任务全景与开源资源大盘点。
一、为什么需要Agentic RL？
从 LLM-RL 到 Agentic RL 范式迁移概览
| 传统 LLM-RL | Agentic RL |
|---|---|
| 单轮问答 | 多轮交互 |
| 静态 prompt → 静态回答 | 动态环境状态 → 动作 → 新状态 |
| reward 只评“答得好不好” | reward 还评“做得对不对” |
| 退化 MDP（T=1） | 标准 POMDP（T>1） |
二、理论框架：用 POMDP 把“LLM 当 policy”
给出形式化七元组
⟨S,A,P,R,O,γ⟩，其中
- A= A_text ∪ A_action：模型既可“说话”也可“调用工具/执行命令”
- O为局部可观察文本/图像/代码等多模态信号
- R支持稀疏（任务成败）或稠密（中间步骤）奖励
与传统 PBRFT 的逐项对比
PO, DPO, GRPO家族对比
三、RL 如何“点亮”六大模块
图 3：Agentic LLM 与环境之间的动态交互过程
| 能力 | RL 作用 | 代表工作 |
|---|---|---|
| Planning | 外部搜索（MCTS）或内部策略梯度直接优化计划 | LATS、AdaPlan |
| Tool Use | 从模仿 ReAct → 奖励驱动 TIR（Tool-Integrated Reasoning） | ToolRL、ReTool、OpenAI o3 |
| Memory | 把静态 RAG 升级为“RL 决定何时写/删/查” | Memory-R1、MemAgent |
| Self-Improvement | 自生成 critique → 在线 DPO/GRPO 更新 | Reflexion、R-Zero、Absolute Zero |
| Reasoning | 慢思维“长链推理”由过程奖励塑形 | DeepSeek-R1、o1/o3 |
| Perception | 视觉/音频/3D 任务统一用 GRPO 优化 | Vision-R1、SVQA-R1、EchoInk-R1 |
Agentic RL 6 大核心能力板块
四、任务视角：十大战场全景图
图 6：按时间轴梳理的“任务进化树”。
| 领域 | 关键趋势 | 开源亮点 |
|---|---|---|
| Search & Research | 从单轮 RAG 到多轮深度研究 | Search-R1、WebSailor、DeepResearcher |
| Code | 函数级 → 文件级 → 仓库级 SWE-bench | DeepSWE、SWE-RL、Qwen3-Coder |
| Math | 非形式化 + 形式化（Lean/Isabelle）双轨 | DeepSeek-Prover、Leanabell、STP |
| GUI | 静态截图 → 在线真机交互 | UI-TARS、DiGiRL、ZeroGUI |
| Vision | 被动看图 → 主动“用图思考” | Vision-R1、Ground-R1、Got-R1 |
| Embodied | VLA 模型 + 轨迹级奖励 | VLN-R1、TGRPO、VIKI-R |
| Multi-Agent | 去中心化训练 & 博弈自博弈 | MAGRPO、SPIRAL、Chain-of-Agents |
开源环境 & 框架速查表
搜索与研究Agent
代码与软件工程Agent
数学推理Agent
GUI Agent
Multi-Agent框架
汇总 50+ 环境与基准
汇总 15 个 RL 框架
| 类型 | 推荐上手 |
|---|---|
| Web 任务 | WebArena、VisualWebArena、AppWorld |
| 代码任务 | SWE-bench、Debug-Gym、R2E-Gym |
| 多智能体 | SMAC-Exp、Factorio、PaperBench |
| 框架 | OpenRLHF、trlX、EasyR1、AgentFly、AWorld |
https://arxiv.org/pdf/2509.02547 The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey https://github.com/xhyumiracle/Awesome-AgenticLLM-RL-Papers如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。