第8章 强化学习改进（扩展与工程落地）：将 ReAct 视为策略（PPO / RL）

目录

8.0 概览与目标陈述

8.1 为什么引入 RL

8.2 将 ReAct 形式化为 MDP / POMDP

8.2.0 POMDP 考虑

8.2.1 状态表示（更细化）

8.2.2 动作空间设计

8.2.3 奖励设计

8.3 PPO / A2C / 近端方法在文本策略上的实践要点

8.3.1 架构与参数化实践

8.3.2 PPO 实现要点（伪代码）

8.3.3 探索与采样

8.3.4 采样效率与显存

8.4 离线回放 Buffer、Mock 环境与训练管线

8.4.1 回放 Buffer 格式（建议）

8.4.2 Mock Environment

8.4.3 Offline RL 与分布偏移

8.4.4 评估管线

8.5 DeepSeek-R1

8.5.1 DeepSeek-R1-Zero（纯 RL）关键点复盘

8.5.2 “Aha!”：CoT 自发增长与工程含义

8.5.3 推荐实验路线（可复现）

8.6 DPO / Preference-based 方法补充

8.7 调参建议与失败模式

初始超参（参考）

常见失败模式 & 缓解

8.8 监控、日志与可视化

8.9 实验与消融建议

8.10 可复用伪代码：从 SFT 到 PPO 的简单管线

8.11 最后给 Agent 开发者的精简行动清单

8.12源码实现

1) YAML 配置与命令行脚本（示例）

命令行脚本（示例）

2) PyTorch 参考实现（核心文件与要点）

policy.py — Policy wrapper（采样、logprob、LoRA 集成）

reward.py — 奖励计算模块（可替换的 RM 接口）

train_grpo.py — GRPO 训练主循环（伪实用实现）

train_ppo.py — PPO 实现要点（LoRA + Critic）

3) 人类评估打分表与 A/B 实验协议（可直接用）

3.1 打分表（字段与满分说明）

结语

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8.0 概览与目标陈述

将 ReAct 看作一个策略的核心思想是：把“思考（Thought）+行动（Action）”看成策略决策单元，用 RL 在策略空间中直接优化长期回报。这样可以把复杂的自纠错与多步规划逻辑内化到模型权重中，从而降低 inference 时对冗长 system prompt 的依赖、提升稳定性和可重复性、并改善长期目标（如多步任务的最终成功率）。

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8.1 为什么引入 RL

• 从统计视角：prompt-only 方法相当于条件生成的零样本或少样本模拟，其方差来源于随机采样与上下文敏感性。RL 通过对长期回报求期望并使用基线/优势（baseline/advantage）来显著降低估计方差并改进策略稳定性（更低波动的决策分布）。

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