Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL) to zaawansowany nurt w uczeniu przez wzmacnianie, który koncentruje się na tworzeniu autonomicznych agentów AI zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji i realizacji złożonych zadań. W tym podejściu agent nie tylko reaguje na bezpośrednie bodźce, ale dynamicznie uczy się optymalnych strategii poprzez ciągłą interakcję ze środowiskiem, optymalizując swoje działania w długim horyzoncie czasowym. Wykorzystując system nagród i kar, systemy Agentic RL potrafią adaptować się do zmieniających się warunków, co znajduje zastosowanie m.in. w robotyce, automatyzacji procesów biznesowych czy systemach autonomicznych.
Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL)
