首頁OpenClaw 的 AReaL v1.0 框架可實現人工智慧代理的並行訓練
3月4日，螞蟻集團與清華大學合作，發布了開源強化的學習訓練框架 AReaL v1.0 的穩定版。此次發布的核心目標是實現「代理的一鍵式強化學習訓練接入」。該框架無需修改代碼，相容於多種代理框架，並能讓智能代理立即開始強化學習訓練。
自2026年初以來，智能代理（Agents）持續保持強勁的成長動能。LangChain、Claude Code 和 OpenClaw 等框架雖發展迅速，卻凸顯出兩大關鍵瓶頸。首先，訓練門檻過高：現有智能代理框架採用各異的介面，整合時往往需要大量適配程式碼。 其次，智能代理缺乏持續演進能力：多數依賴初始訓練階段產生的固定模型權重。一旦部署，便無法針對特定情境進一步優化，其能力在發布時即已達到上限。
AReaL 是首個完全異步、訓練與推論解耦的大型強化的學習系統。它使代理能透過與真實世界任務的互動，接收反饋並持續精進決策。v1.0 版本讓任何代理都能無需修改即可連接強化的學習訓練。透過在代理與訓練系統之間插入代理工作層，開發人員只需將單一請求地址重新導向，即可啟用訓練。
（圖：無縫整合至代理程式中的 AReaL 異步訓練架構）
以廣受歡迎的 OpenClaw 框架為例。開發者只需將 OpenClaw 配置中的 `base_url` 和 `api_key` 指向 AReaL 閘道，其 OpenClaw 代理便會連接到強化的學習訓練。代理會繼續正常執行任務，同時使用者會定期對其表現進行評分。AReaL 會自動收集這些訓練資料並在後台更新模型，使代理能夠透過持續使用自主進化。
AReaL v1.0 版本同時推出了原生訓練引擎 Archon。該引擎基於 PyTorch 的原生功能，實現了完整的 5D 並行處理——涵蓋資料、管線、張量、上下文及專家並行處理——從而降低了安裝與除錯的門檻。此外，它還提供多種訓練與推論的後端選項，便於在不同環境中靈活部署。 值得注意的是，這個複雜的分散式系統僅耗費一個人月便從零開始開發並完成驗證。在 32 天內，近百萬行程式碼經過修改，完整實現了 Archon 引擎，使其能夠訓練擁有十億參數的專家混合模型（Mixture-of-Experts, MoE）。
這項效率突破的關鍵在於 AReaL 整合的 AI 輔助開發系統，該系統能自動化處理高度複雜的工程任務。
AReaL v1.0 具備 AI 輔助開發工作流程，提供從規劃、編碼到驗證及 PR 建立的端到端支援。在處理 MoE 並行化、記憶體優化及演算法實作等核心模組時，專用的 AI 程式設計助理將扮演資深專家角色。它在程式碼變更過程中提供及時且精準的指導，確保每項修改的正確性。 AReaL 的 AI 輔助程式設計不僅僅是生產力工具；它能夠在複雜的基礎設施專案中承擔「可交付成果」的研發工作，開創了 AI 基礎設施工程的下一代範式。
AReaL 團隊表示，將持續針對訓練引擎、易用性及多模態代理訓練進行迭代。AReaL v1.0 的程式碼與文件現已於 inclusionAI 社群中開源。
· GitHub 儲存庫：https://github.com/inclusionAI/AReaL
· 相關論文：https://arxiv.org/abs/2505.24298
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評論 (1)
0/500
![NicholasDavis]()
這個框架讓AI訓練變得好簡單！不過，如果人人都能輕鬆訓練AI，未來市場上的AI產品會不會變得太相似，反而缺乏創新呢？🤔 有點期待又怕受傷害。
3月4日，螞蟻集團與清華大學合作，發布了開源強化的學習訓練框架 AReaL v1.0 的穩定版。此次發布的核心目標是實現「代理的一鍵式強化學習訓練接入」。該框架無需修改代碼，相容於多種代理框架，並能讓智能代理立即開始強化學習訓練。
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