[Journal Club] The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey

Shunsuke Kitada, Ph.D.
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Abstract

大規模言語モデル（LLM）に強化学習を組み合わせた「Agentic RL」は，自律的な意思決定や動的な環境適応能力により，人工知能の新たなフロンティアを切り開いています。本資料では，この急速に進化するAgentic RLの全体像を，最新の包括的サーベイ論文「Agentic Reinforcement Learning: A Survey（2025）」に基づき詳細に解説します。

  • 📝：https://arxiv.org/abs/2509.02547
  • 🐙：https://github.com/xhyumiracle/Awesome-AgenticLLM-RL-Papers

Date
Apr 1, 2026 12:00 PM — 12:00 PM
Event
Journal Club
Location
Online

Journal Club

大規模言語モデル（LLM）に強化学習を組み合わせた「Agentic RL」は，自律的な意思決定や動的な環境適応能力により，人工知能の新たなフロンティアを切り開いています。本資料では，この急速に進化するAgentic RLの全体像を，最新の包括的サーベイ論文「Agentic Reinforcement Learning: A Survey（2025）」に基づき詳細に解説します。

  • 📝：https://arxiv.org/abs/2509.02547
  • 🐙：https://github.com/xhyumiracle/Awesome-AgenticLLM-RL-Papers

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Journal Club Paper Reading LLM Reinforcement Learning
Shunsuke Kitada, Ph.D.
Shunsuke Kitada, Ph.D.
Research Scientist working on Vision & Language with Deep Learning

My research interests include deep learning-based natural language processing, computer vision, medical image processing, and computational advertising.