Agent RL 速览 — 打造自主学习的 Agent

赋范大模型技术社区

986人浏览 · 2025-11-12 16:00:32

赋范大模型技术社区 · 2025-11-12 16:00:32 发布

为什么在大模型时代仍然离不开强化学习？

过去，许多大模型训练以“预训练 → 监督微调（SFT）”为主。

自 2025 年起，强化学习（RL）及其后训练（post-training）范式逐步成为主流大语言模型与智能体（Agent）系统的标配。几乎所有顶尖模型与 Agent 在技术报告中均提及强化学习微调流程，并大量引入基于反馈的后训练机制，从而获得显著性能提升。

由此可见，强化学习正成为主流模型与 Agent 的基础能力构建路径。

什么是 Agent RL？

Agent RL 是强化学习在智能体（Agent）系统中的应用范式。通过 Agent RL 可以让 Agent 自主学习自主迭代。Agent RL 不仅优化语言输出质量，与传统的大模型强化学习不同，其更关注模型在动态环境中如何自主行动、调用工具、纠错迭代，最终高效完成任务。

在一个具备“感知环境 → 决策 → 行动 → 反馈”闭环的 Agent 系统中，利用强化学习方法来优化 Agent 的行为策略、工具调用、任务拆解、长期规划与多步交互能力。

与传统 LLM 强化学习主要优化生成质量不同，Agent RL 更关注“Agent 在现实或模拟环境中完成任务的能力”。

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Agent RL 关键环节

Agent RL 的学习过程是一个持续交互的闭环系统，包括以下关键环节：

环节	描述
状态（State）	当前任务上下文，如用户问题、工具返回结果、数据库状态等
动作（Action）	模型可执行的操作，如生成 SQL、调用 API、发起搜索等
奖励（Reward）	根据执行结果给出的反馈，如 SQL 是否正确、结果是否匹配预期
策略（Policy）	模型根据状态选择动作的规则，通常是一个语言模型
更新（Update）	利用 RL 算法（如 PPO、GRPO）优化策略，使未来更可能获得高奖励

Agent RL 的用途

Agent RL 的用途非常广泛包括：

在自动化流程中，Agent 利用 RL 来提升流程效率、错误恢复能力、工具调用决策能力。

在对话系统或用户交互系统中，Agent 利用 RL 来优化多轮任务完成率、用户满意度、任务成功率。

在机器人、虚拟助手、搜索引擎等系统中，Agent 利用 RL 来提升执行策略、适应环境变化、自我纠错能力

Agent RL 框架

代表框架包括 ART 与 Microsoft Agent-Lightning。

ART（Agent Reinforcement Trainer）：智能体行为优化框架

GitHub： https://github.com/OpenPipe/ART

定位：ART 由 OpenPipe 团队在 2025 年推出，面向 Agent 场景的强化学习训练。它让语言模型在动态环境中执行任务、收集交互轨迹，并基于反馈优化策略，是“从 LLM 到 Agent RL”的典型实现。

核心功能：ART 以 POMDP（部分可观测马尔可夫决策过程）建模 Agent 行为，支持 GRPO 与 RLVR 等算法。训练循环可连接外部工具（如 Web API、文件系统、浏览器模拟器等），使模型在真实任务中优化执行策略。

用途与特点：ART 适用于构建“会操作”的 Agent，如 Web 浏览、代码调试或信息抽取等。与 TRL 关注文本对齐不同，ART 更关注执行反馈。其可插拔的 environment 接口便于定义任务环境，使 Agent 在执行中获得奖励信号，实现端到端强化学习。

示例代码：

from art import AgentTrainer, WebEnvironment
env = WebEnvironment(tasks="search_and_extract")
trainer = AgentTrainer(model="deepseek-r1", environment=env, algo="GRPO")
trainer.train(episodes=500)

Microsoft Agent-Lightning：企业级 Agent RL 平台

GitHub： https://github.com/microsoft/agent-lightning

定位：Agent-Lightning 是微软在 2025 年推出的多智能体强化学习框架，旨在为企业提供统一的 Agent 训练与评估平台。其设计灵感来自 PyTorch Lightning 的模块化结构，可在 LangChain、AutoGen、Swarm 等系统上无缝嵌入 RL 训练机制。

核心功能：框架由 Trainer、Rewarder、Environment 与 Orchestrator 构成，支持 PPO、DPO、RLVR 等算法。可在多 Agent 协作任务中共享奖励信号，实现自适应优化，并内置 MCP（Model Context Protocol）接口，便于连接外部 LLM 服务进行协同训练。

技术特点与用途：面向“多智能体系统的强化学习训练”，适用于任务自动化、AI 编程助理与搜索规划等场景，支持多 Agent 间的动态协作优化、自动奖励归因与可视化分析。

示例代码：

import agent_lightning as al
from my_agents import CodeAgent, SearchAgent
system = al.AgentSystem([CodeAgent(), SearchAgent()])
trainer = al.AgentTrainer(system, method="RLVR", environment="dev_env")
trainer.run(episodes=200)

Agent RL 框架对比

框架名称	定位	主要算法	典型用途	难度
ART	动态环境 Agent 优化	GRPO、RLVR	单 Agent 执行任务	中等
Agent-Lightning	多 Agent RL 系统	PPO、RLVR	企业级 Agent 强化学习平台	较高