AReaL

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让大模型更可靠地推理，或在真实系统里像智能体一样行动，通常需要搭起强化学习回路，把奖励、轨迹和规模协调好。AReaL 正是为这件事而生的训练基础设施：它采用完全异步的强化学习范式，绕开了拖慢大型推理模型和智能体模型的同步瓶颈，还能对接黑盒智能体系统——只要换一下 base_url，就能对现有系统做在线强化学习。项目附带数学、编程和端到端软件工程任务的完整示例，还提供一个精简版，其算法优先的 API 很适合研究者快速试验新的强化学习方法。如果你的团队因为搭建成本而迟迟没有尝试智能体强化学习，这个工具就是为降低那部分成本而设计的。