OpenClaw-RL

收录理由

OpenClaw-RL 面向自己运行助手或编码代理的用户，让代理能从真实使用中持续学习，而不是停留在初始状态。它作为一个兼容 OpenAI 的 API 层放在已部署模型之前，观察实时的多轮对话，并把每次行动后的反馈信号——比如用户的再次查询、工具返回结果、失败的测试——转化为训练梯度。回滚收集、奖励评估和策略更新各自在独立的异步循环中运行，代理一边继续正常应答，优化在后台进行，全部在自己硬件上完成，不需要人工标注。训练方式上可以选择标量过程奖励、基于事后指导的在线策略蒸馏，或者两者混合，同一套流程适用于终端、GUI、软件工程和工具调用等场景。如果你希望调整自己的代理策略，又不想把对话数据交给第三方，这是一个很实际的选择。