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原文作者：Microsoft Research
我们很高兴地宣布 Agent Lightning，这是一种新的框架，使研究人员和开发人员能够轻松地为现有的AI 智能体注入强化学习（RL）能力，而无需修改其底层代码。
告别繁琐的代码重写
为现有的 AI 智能体添加强化学习（RL）通常涉及耗时的代码重写和复杂的集成过程。我们的新方法 Agent Lightning 旨在解决这一挑战。它允许将一个可学习的 RL 控制器附加到任何预训练的智能体上，而无需触及其核心逻辑。
工作原理：附加控制器
Agent Lightning 的核心思想是将学习过程与智能体的现有推理过程解耦。我们通过一个外部的、可训练的控制器来指导智能体。这个控制器根据智能体的观察和当前状态做出决策，从而引导智能体学习更好的行为策略，以最大化其累积奖励。
- 解耦学习： RL 控制器独立于基础智能体进行训练。
- 非侵入性： 原始智能体的代码库保持不变。
- 策略优化： 最终的智能体行为是原始智能体策略和 RL 控制器引导的结合。
关键优势
这种方法带来了几个显著的优势，尤其是在处理复杂的、预先存在的 AI 系统时：
- 快速迭代： 开发者可以快速尝试不同的 RL 算法，而无需每次都重构整个智能体。
- 保持性能： 即使在没有 RL 的情况下，原始智能体也能保持其基准性能。
- 泛化性强： 该框架可以应用于各种类型的 AI 智能体，包括大型语言模型（LLMs）和其他基于推理的系统。
性能展示
在我们的基准测试中，Agent Lightning 成功地将基础智能体的性能提升了 15% 以上，特别是在需要序列决策和长期规划的任务中表现出色。我们证明了即使是黑盒智能体，通过这种附加控制器的方法也能实现显著的改进。
“Agent Lightning 极大地降低了将强化学习引入现有系统的门槛。它让我们能够专注于策略优化，而不是底层代码的兼容性。”
我们相信 Agent Lightning 将加速 AI 智能体研究与实际应用之间的鸿沟，使更多开发者能够利用 RL 的强大能力来构建更智能、更具适应性的系统。
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