연구진이 ALFWorld 환경에서 Qwen2.5 모델을 활용한 에이전트 강화 학습 실험에서 Muon 옵티마이저의 효과를 분석했어요. GiGPO 환경에서 Muon을 적용했을 때 최종 검증 성공률이 88% 향상되며 AdamW 옵티마이저를 능가하는 성능을 보였어요. Muon은 어드밴티지 추정 방식과 학습률에 따라 성능이 달라지며, 특히 GraphGPO와 결합 시 빠른 성공률 증가와 AUC 향상을 보여줬어요.