Je vais me concentrer sur l'agent d'apprentissage profond, agent multi-agent, mémoire RAG

## Guide de conception innovante et d'amélioration pour l'apprentissage par renforcement agentique RL et LLM

 Les LLM évoluent progressivement de machines de questions-réponses à tour unique en systèmes agentiques capables d'interagir à plusieurs reprises

 entre raisonnement et utilisation d'outils externes dans des contextes multi-tours. De Search-R1 à ToolRL et SkyRL, les modèles doivent maintenant

 non seulement penser, mais aussi rechercher, calculer, appeler des API, et s'améliorer continuellement par RL sur des trajectoires multi-étapes.

 ## 1. Améliorations innovantes de la conception pour les algorithmes RL agentiques

 ### 1.1 Architecture hiérarchique d'apprentissage par renforcement

 Une mécanisme de prise de décision hiérarchique divise les décisions des agents en trois niveaux : la couche stratégique pour la décomposition des tâches, la couche tactique pour la sélection d'outils, et la couche d'exécution pour les opérations concrètes. Chaque couche

 adopte une politique RL différente.

 La découverte automatique de sous-objectifs permet aux agents d'identifier des sous-objectifs intermédiaires réutilisables lors de l'entraînement et de construire une

 bibliothèque de compétences.

 L'apprentissage par curriculum automatisé met l'accent sur la capacité des agents à progresser de manière autonome, passant de tâches simples à des tâches complexes

 sans curricula conçus manuellement.

 ### 1.2 Interaction avec un environnement multimodal