Awesome-AgenticLLM-RL-Papers 是一个专门收录大语言模型智能体强化学习（Agentic RL）领域前沿研究的资源库，旨在梳理并汇总相关综述论文及其背后的核心算法。该项目为研究者提供了一个结构化的知识框架，清晰展示了当前用于优化大模型智能体决策能力的主要算法路径。
该资源库系统整理了以 PPO 和 DPO 为代表的两大核心算法家族，详细对比了各方法的更新机制与目标类型。项目明确了不同算法在策略裁剪（Clip）和 KL 散度约束（KL Penalty）方面的差异，帮助用户理解模型训练稳定性的实现方式。此外，通过整理算法的论文链接与开源代码资源，项目为技术评估与落地提供了直接的参考资料。
此资源库适用于大模型算法研究员、强化学习领域的开发者以及关注 AI 智能体决策优化的技术人员。它特别适合在进行模型对齐、策略优化或探索 Agent 训练范式时，快速查询与比对各类主流算法的适用场景与实现细节。