LLMのツール利用能力向上に向けたAgentic RL
Zenn / 3/30/2026
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Key Points
- Agentic RLにより、LLMがツールを適切に選択し利用する能力（ツール利用行動）を強化することを主題とする内容です。
- LLM単体の性能向上ではなく、「ツールを使う一連の意思決定」を学習対象として捉える点が強調されています。
- 学習・最適化の枠組みとして、強化学習（特にAgentic RL）の考え方を用いてツール利用を改善する狙いがあります。
- ツール利用の改善は、LLMを業務ワークフローへ組み込む際の実用性（タスク達成率・自動化の度合い）に直結し得るテーマです。
はじめに
こんにちは、ELYZA Lab チームの遠田(@stohda)、佐藤 (@shoetsu_sato) 、中本 (@Ry23849Nakamoto)、平川 (@h__must__) です。本記事では、LLM（大規模言語モデル）のツール利用能力向上に向けたAgentic RLの試みについて、Labチームの取り組みをご紹介します。
ELYZA では、単なる対話システムを超えた、自律的・連続的に行動するLLM（大規模言語モデル）エージェントの研究開発を進めています。ここでのエージェントとは、ユーザが自然言語で与える指示やタスクを理解し、外部情報へのアクセスやプログラムの実行をしなが...
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