practitioner-guide-multi-turn-agentic-rl - 多轮智能体强化学习实践指南
通过优化环境复杂度、奖励信号和策略初始化,使用多轮强化学习训练LLM智能体。
标签
更新于: 2026-03-25能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 配置环境复杂度
- 设计训练课程
- 实现密集奖励
- 执行验证奖励
- 使用SFT初始化策略
- 运行PPO算法
- 运行GRPO算法
- 计算GAE优势
- 在基准测试上评估
输入
- 环境配置
- 奖励信号定义
- SFT演示数据
- 计算预算
- 单元测试
- TextWorld环境
- ALFWorld环境
- SWE-Gym环境
输出
- 训练好的智能体策略
- 基准评估结果
- 学习曲线
- 智能体收敛状态
要求
- Python框架veRL
- 7B以上LLM(用于复杂任务)
- PPO或GRPO算法支持
- 1000以上计算单位预算
