Agentic RLの基礎と実践
生成AIの活用は、単発の質問応答や文章生成を超え、AI Agentが環境を観測し、ツールを使いながら複雑なタスクを遂行する段階へ進んでいます。検索、コード生成、GUI操作、社内ドキュメント調査、カスタマーサポートなど、AI Agentが担うタスクは長期化・多段化しており、単に「良い回答を返す」だけでは十分ではなくなってきました。この変化に伴い、LLMの学習にも新しい考え方が求められています。従来のRLHFやDPOは、主に最終応答の品質を高めるために使われてきました。一方でAI Agentでは、どの情報を集め、どのツールを呼び出し、どこで探索を打ち切り、失敗時にどう立て直すかといった、タスク完了までの行動系列そのものが品質を左右します。そこで注目されているのが Agentic RLです。Agentic RLは、LLMを単なる文章生成モデルではなく、環境の中で行動を選ぶ学習可能な方策として扱う考え方です。計画、推論、ツール利用、記憶、自己修正、知覚といったAgenticな能力を、強化学習によって改善していくことを目指します。一方で、Agentic RLの実践は簡単ではありません。報酬設計、rollout収集、ツール実行環境、評価、分散学習、ログ管理、失敗分析など、モデル学習だけではなく、システム全体の設計が必要になります。
本ホワイトペーパーでは、Agentic RLを理解し、実践していくために必要な基礎を整理します。まず、PPO、DPO、GRPO、DAPO、GSPOといったLLM向け強化学習手法を概観します。そのうえで、Agentic RLが従来のLLM向け強化学習と何が異なるのかを、逐次意思決定、軌跡最適化、ツール利用、報酬設計の観点から解説します。さらに、ABEJA様による実践事例を通じて、Agentic RLに取り組む際の具体的な難しさを紹介します。最後に、Agentic RLを進めるための実装基盤として、OpenPipe ARTやW&B Trainingを解説し、実践的な進め方を掴める構成になっています。
本ホワイトペーパーを通じて、読者の皆様が以下の問いに答えられるようになることを目指しています。
- Agentic RLとは何か
- 従来のLLM向け強化学習とAgentic RLは何が違うのか
- Agentic RLを理解するための強化学習手法
- ABEJA服部様によるAgentic RLの実践例
- Agentic RLを支える実装基盤としてのW&B Training
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