AgenticRAG-R1：基于堆栈记忆的 Agent 强化学习框架
_reachsumit · x · 2026-09-01
论文提出 AgenticRAG-R1，一个通过强化学习（RL）训练 RAG 智能体的框架。
- 核心创新：引入“堆栈记忆”和细粒度动作空间（如规划、搜索、回溯），深度整合推理、检索与记忆。
- 解决问题：解决了传统基于粗粒度动作和轨迹级奖励的 RL 方法在复杂多步推理中奖励分配弱、偏向短视模版的问题。
- 效果：在多跳、开放域和 Agent 推理基准上表现出色，能学习更稳健、可解释且具备记忆意识的推理行为。
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