多輪強化學習最佳實踐：如何訓練具備規劃與自我修正能力的 AI 代理

探討多輪強化學習（Multi-Turn RL）的獎勵設計與代理建構最佳實踐。

隨著 AI 代理從簡單的單輪問答邁向複雜的多輪序列決策任務，傳統的監督式微調（SFT）往往會遇到瓶頸，因為它無法有效處理偏離「黃金路徑」的情況。本文深入探討如何運用**強化學習（RL）**來訓練能夠穩定規劃、呼叫工具並從錯誤中恢復的 LLM 代理。

• 超越單輪互動：面對旅遊規劃、數據調查等開放式任務，代理必須在隨環境演進的狀態下進行多次互動。 • SFT 與 RL 的互補：SFT 提供了冷啟動的良好基礎，而 RL 則透過實際環境中的探索與互動，賦予模型自我修正與泛化能力。 • 建構多輪 RL 系統：整個訓練迴圈包含軌跡生成器、動態環境與訓練器，透過策略梯度更新來優化模型行為。

獎勵函數的設計是代理專案成敗的關鍵，需權衡步驟級的局部獎勵與回合級的最終成效。 • 實務挑戰與解法：穩定外部 API 環境、處理延遲與設計合適的獎勵機制，是讓多輪 RL 在實際系統中成功運作的核心實踐。