一、介绍
AgentGym-RL 框架：面向大模型智能体、在多样真实环境中“从零”进行多轮交互式强化学习的统一训练平台。
AgentGym-RL 框架：面向大模型智能体、在多样真实环境中“从零”进行多轮交互式强化学习的统一训练平台。
二、主要功能
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多环境统一接入：内置网页导航、文字游戏、具身控制、科学探索、深度搜索等 14 类场景、89 项任务；每个环境封装为独立 HTTP 微服务，可并行调用。
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端到端强化学习管线：集成经验缓存、在线采样、奖励计算、策略更新、模型热启动等完整闭环，支持 PPO、A2C、SAC 等主流算法。
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ScalingInter-RL 课程训练：渐进式增加单回合最大交互轮数，先“短交互学技能”后“长交互练策略”，自动平衡探索与利用，缓解长程训练崩溃。
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模块化可插拔设计：环境、代理、训练三大模块解耦；用户可只替换环境、只改写奖励或只升级模型，无需改动其余部分。
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一键复现实验：提供标准化观测/动作空间、统一 ReAct 轨迹格式、开源基准 AgentEval 与专家轨迹 AgentTraj，支持“零代码”复现论文结果。
三、技术原理
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多轮交互建模：将 LLM 视作策略 π(a|s,h)，状态 s 由环境返回，历史 h 为已执行动作与观测的拼接，动作为可解析文本（点击、代码、控制命令）。
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奖励延迟处理：对长流程任务采用“分段累积+终点奖励”混合方式，支持手工奖励、规则奖励与可学习奖励函数混合。
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分布式异步采样：中央控制器把环境实例分布到不同容器，批量生成轨迹后推送到共享经验池；训练节点异步拉取数据并更新模型，实现高吞吐。
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课程与早停：ScalingInter-RL 按“交互长度”维度划分课程，每阶段设定最大步数与性能阈值，达标后自动进入下一阶段，防止过早陷入局部策略。
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正则与稳定：引入 KL 惩罚、价值函数裁剪、梯度范数截断、熵奖励等，保证 7 B～13 B 大模型在 1000+ GPU-hours 训练中不发散。
四、应用场景
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网页与桌面 GUI 自动化：订票、报表填报、信息爬取。
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游戏与娱乐：文字冒险、沙盒建造、NPC 策略进化。
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科研辅助：实验步骤规划、文献自动检索、数据可视化脚本生成。
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机器人/具身智能：室内导航、多臂协作、指令-动作对齐。
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工具调用型对话：复杂问答需要调用搜索引擎、计算器、代码解释器等多工具。
五、使用方法
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环境准备：
git clone --recursive https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RLcd agentenv && pip install -e . -
启动环境服务：
python -m agentenv.run_server --env_name webshop --port 8000 -
配置代理：在 YAML 中指定模型路径、温度、最大生成长度、提示模板。
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启动训练：
python scripts/run_rl.py --config configs/rl/webshop_ppo_7b.yaml
支持单机多卡或多机多卡，自动调用 DeepSpeed/FSDP。 -
评估与可视化：
python scripts/eval.py --ckpt path/to/checkpoint --suite AgentEval
结果自动输出成功率、平均步数、奖励曲线及 HTML 回放。
六、适用人群
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大模型强化学习研究者
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智能体与机器人方向博士生/导师
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企业自动化、RPA、游戏 AI 算法团队
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希望用“交互式经验”提升 LLM 决策能力的开发者
七、优缺点介绍
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优点
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真正“零监督微调”即可启动 RL，降低数据标注成本。
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环境丰富，覆盖数字与物理两大空间，任务难度梯度完整。
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模块化设计，科研与工程可分别定制，易于二次开发。
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训练稳定，已验证 7 B 模型在 27 项任务上超越 GPT-4-turbo 等商用模型。
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缺点
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资源消耗高，完整复现实验需数百 GPU 小时。
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环境安装依赖多（Docker、浏览器、X-server 等），初学者配置门槛高。
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当前仍以英文任务为主，中文环境与奖励函数需自行扩展。
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八、分类标签
强化学习框架、大语言模型智能体、多轮交互决策、自动化训练平台、科研开源工具
强化学习框架、大语言模型智能体、多轮交互决策、自动化训练平台、科研开源工具
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