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原文作者：Microsoft Research
我们很高兴地宣布 Agent Lightning，这是一个旨在使现有人工智能智能体（如大型语言模型驱动的智能体）能够进行强化学习（RL）的框架，而且无需修改智能体本身的内部代码。Agent Lightning 通过外部“侧车”（sidecar）机制实现这一点，允许智能体在与环境交互时接收奖励信号，并利用这些信号来改进其行为策略。
人工智能智能体中的强化学习：挑战与机遇
强化学习是训练智能体在复杂环境中做出最优决策的关键范式。然而，将 RL 集成到像 LLM 驱动的智能体这样的系统中是具有挑战性的。传统的 RL 方法通常需要对智能体的核心算法（例如，决策过程或策略网络）进行深入的代码修改，这对于闭源或复杂的预训练模型来说几乎是不可能的。
Agent Lightning 旨在克服这一限制，它提供了一种模型不可知的方法来注入 RL 能力。通过将智能体视为一个黑盒，Agent Lightning 仅通过观察其与环境的交互（动作、观察结果）和接收到的奖励信号来引导学习过程。
Agent Lightning 的核心机制
Agent Lightning 的核心在于一个外部的 RL 模块，它充当了智能体和环境之间的中介。该机制的关键组件包括：
- 观察与行动捕获： 外部模块拦截智能体发出的动作和从环境中接收的观察结果。
- 奖励分配： 根据预定义的评估标准，外部模块计算并分配奖励信号。
- 策略优化： 外部模块使用这些奖励信号来优化其自己的策略模型，该模型指导智能体在下一步应该采取什么行动。
这种“侧车”方法的优势在于它完全不干涉底层智能体。这使得研究人员和开发者可以在不破坏预训练模型或需要访问其内部权重的情况下，利用 RL 强大的探索和优化能力。
应用与前景
Agent Lightning 尤其适用于需要快速迭代和精细调整以适应特定任务或环境的场景。例如，在机器人控制、复杂规划或交互式游戏AI中，Agent Lightning 可以通过外部反馈循环来微调智能体的行为，使其表现更佳，而无需重新训练整个大型模型。
我们相信，这种无需代码重写的 RL 注入能力将大大降低将先进的决策制定技术应用于现有 AI 系统的门槛，为构建更具适应性和鲁棒性的下一代智能体铺平道路。
如需了解更多技术细节和实验结果，请参阅我们的完整论文和代码库。
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