Lean4AgenticRL：利用可验证多级过程奖励推进 Agent 强化学习
英文标题：Lean4AgenticRL: Advancing Agentic RL with Verifiable Multi-level Process Rewards
提升大语言模型（LLM）解决复杂软件工程（SWE）及通用终端操作的 Agent 能力是当前领域的核心挑战。最新研究提出了 Lean4AgenticRL 框架，致力于通过可验证的多级过程奖励推进 Agent 强化学习（Agentic RL）训练。该方案针对传统强化学习中环境反馈稀疏、过程难以形式化校验的痛点，探索利用精细化过程奖励指导复杂任务策略优化。这一研究为提升代码与工程 Agent 在长程交互中的可靠性和规划能力提供了重要技术路径。
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中文
摘要
arXiv 编号：arXiv:2610.22448v1
公告类型：new
提升大语言模型（LLM）解决复杂软件工程（SWE）和通用终端操作问题的 Agent 能力是一项亟待攻克的挑战。当前最先进的 LLM 通常需要经过大规模 Agent 强化学习（Agentic RL）的训练。本研究提出了 Lean4AgenticRL，旨在通过可验证的多级过程奖励（Verifiable Multi-level Process Rewards）推动 Agent 强化学习的发展。
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