多轮强化学习到底提升了 LLM Agent 的什么能力？深度剖析与工程拆解

多轮强化学习究竟提升了 LLM Agent 的哪些能力？如果你已经把 LLM Agent 部署到生产环境，那你早就明白蜜月期已经结束了。单轮指令微调能让零样本任务完成到八成左右，可一旦引入多轮工作流——API 串联、自动调试、异步文件操作，或者多步推理——基线模型就会迅速退化。它们会偏离目标、无限循环，或者遇到工具执行时的临时故障就恢复不过来。这时候就轮到多轮 Agent 强化学习（Multi-Turn Agentic Reinforcement Learning，RL）登场了。多轮 RL 被吹捧为长程任务的银弹，但它的性能提升可不是免费的午餐。收益对交互约束极其敏感。当我们用 $\text{