字节跳动Seed研究团队近日发布了一项名为 AgentGym-RL 的全新框架，旨在利用强化学习技术训练大型语言模型（LLM）代理，使其能够在多轮交互中做出高效决策。
该框架采用模块化与解耦设计，具备出色的灵活性和可扩展性，能够适配多种主流强化学习算法。AgentGym-RL 涵盖了多个贴近现实的应用场景，为代理在复杂环境中的决策能力提升提供了有力支持。
为进一步提升训练效率，研究团队创新性地提出了 ScalingInter-RL 训练策略。该方法通过分阶段增加交互步数，使代理在训练初期聚焦于掌握基础操作技能，随后逐步引入更长的交互序列，激发多样化的策略探索。这种动态平衡探索与利用的机制，显著增强了代理在处理高难度任务时的学习稳定性与适应能力。
实验部分，研究人员选用 Qwen2.5-3B 和 Qwen2.5-7B 作为基础模型，在五个不同类别的任务场景下对 AgentGym-RL 与 ScalingInter-RL 进行评估。结果表明，基于该框架训练的代理在总共27项任务中超越了多个现有商业级模型的表现。
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值得一提的是，研究团队宣布将全面开源 AgentGym-RL 框架，包括其代码库和相关数据集，旨在推动智能代理领域的开放研究与协作发展。
AgentGym-RL 所涵盖的任务场景广泛，包括网页导航、深度信息检索、数字逻辑游戏、体感交互任务以及科学实验模拟等，要求代理具备高度的环境理解力、长期规划能力和持续决策水平，以应对真实世界中的复杂挑战。
