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今天給家人們聊一期播客總結，四十二章經最新一期播客請到了在Meta工作了七年的應用強化學習組負責人朱哲清Bill。作為斯坦福大學強化學習專業博士，現在創業做Agent的他，拋出了一個巨大的反共識觀點：

"LLM只是一個翻譯官，真正的Agent核心應該是RL。"

等等，這是什么意思？

在2024年，我們見證了GPT-4掀起的Agent熱潮。Claude、GPTs、Copilot...幾乎所有大公司都在用LLM構建Agent。

但Bill卻說，這條路走偏了？

并且，他用自己的技術路線，只花了不到1萬美金就訓練出了一個能在電商領域超越GPT-4的Agent。

這背后到底有什么玄機？

當前Agent的痛點

要理解Bill的觀點，我們先問自己一個問題：當前的Agent真的在"思考"嗎？

播客里邊給出了一個非常形象的類比：想象你在一個復雜的迷宮里。

如果是人類，會怎么做？

• 分析當前位置
• 嘗試不同路徑
• 記住死胡同
• 總結經驗教訓

但當前的LLM Agent呢？它就像一個只會背誦地圖的人：

• ? 能說出每個路口的樣子
• ? 能背誦所有可能的路徑
• × 但不會從錯誤中學習
• × 更不會優化自己的策略

這就是為什么你會發現：

Agent常常重復同樣的錯誤；遇到新情況就抓瞎；效率始終無法提升等等問題

平行宇宙思維

那RL是如何解決這個問題的？

這里有個有趣的概念：平行宇宙。

想象你在玩《王者榮耀》，每次決策都可以看到未來5分鐘會發生什么，這邊走會被抓，那邊走能拿龍 ，支援上路能贏團戰。

這就是RL的核心能力：

• 并行模擬多個未來
• 評估每個決策的收益
• 選擇最優的行動路徑

就像，AlphaGo能在沒有人類棋譜的情況下，可以通過自我對弈達到超越人類的水平了；DeepSeek-R1最新的模型，沒有PRM（過程獎勵），沒有MCTS（蒙特卡洛），Zero模型可以直接開始RL，訓出來推理能力。

"翻譯官"LLM

這是不是意味著LLM就沒用了？

恰恰相反。

Bill提出了一個絕妙的比喻：LLM就像一個優秀的"翻譯官"。

想象你是一個天才的圍棋選手，但只會下棋，不會說話。你需要有人幫你理解對手的意圖，幫你表達想法。

這就是LLM的完美定位：

• 輸入端：把人類語言轉換為RL可以理解的抽象狀態
• 輸出端：把RL的決策轉換為人類可以理解的語言

最后

Bill預測，2025年會出現三個重要趨勢：

• 專業領域的Agent會達到專業人士水平
• 訓練成本會進一步降低
• 應用場景會不斷擴大

但更重要的是，這個技術路線給了我們一個全新的視角：

也許，真正的AI智能體，應該像人類一樣：

• 會在"平行宇宙"中規劃
• 會從經驗中學習
• 會不斷優化決策

本文轉載自??探索AGI??，作者： 獼猴桃 ????