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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。与传统的大模型强化学习不同，Agent RL 不仅优化语言输出质量，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”。

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, WebEnvironmentenv = 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 alfrom my_agents import CodeAgent, SearchAgentsystem = 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

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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