01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
言語モデルを単に文章を生成する仕組みとしてではなく、部分的にしか観測できない動的な環境で判断を続けるエージェントとして訓練する考え方。計画、推論、道具利用、記憶、自己改善などの能力を、複数段階の行動と結果に対する報酬から適応的な振る舞いへ変える。コード作業、ターミナル操作、検索を伴うワークフローにも適用されるが、学習した能力は訓練環境と評価方法に依存する。
02 / IN PRACTICE
Agentic Reinforcement Learningの活用例
たとえば、こんな場面で
コード編集、テスト実行、結果確認を繰り返す課題を与え、完了結果に基づいて学習させる方法が考えられる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
訓練に使った環境、対象タスク、報酬の判定方法が、利用したい作業と合っているか確認する。
参考資料
Granite 4.2 brings native reasoning to enterprise agents （新しいタブで開きます）The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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