字节跳动发布AgentGym-RL框架：增强大规模语言模型决策能力
背景
随着人工智能技术的持续发展，如何开发能够独立完成复杂任务的大规模语言模型（LLM）智能体已成为研究热点。为了让这些智能体像人类一样通过与环境的探索和交互进行学习，研究人员需要一个强大且统一的强化学习（RL）框架。然而，当前研究缺乏一种有效的训练方法，能够在多样化的真实世界环境中从零开始训练智能体，而无需依赖监督微调（SFT）。
解决方案
字节跳动Seed研究团队推出了名为AgentGym-RL的新框架，专注于通过强化学习训练LLM智能体，以实现多轮交互式决策。该框架采用模块化和解耦的架构，具有高度的灵活性和可扩展性。AgentGym-RL覆盖多个真实世界场景，并支持主流强化学习算法，帮助智能体显著提升决策能力。
关键技术特点
- 模块化架构：支持灵活扩展和定制
- 多场景支持：涵盖网络导航、深度搜索、数字游戏、感官任务和科学实验等多种场景
- 主流RL算法兼容：支持当前主流的强化学习算法
训练方法优化
研究团队还提出了名为ScalingInter-RL的训练方法。该方法分阶段调整交互次数，帮助智能体在早期阶段专注于掌握基本技能，然后逐步增加交互次数以鼓励更多样化的问题解决策略。这种探索与利用的平衡设计有助于智能体在面对复杂任务时保持稳定的学习和决策能力。
实验验证
研究人员使用Qwen2.5-3B和Qwen2.5-7B作为基础模型，在五个不同场景中评估AgentGym-RL和ScalingInter-RL的性能。实验结果显示：
- 使用AgentGym-RL的智能体在27项任务中表现优于多个商业模型
- 展现出与顶级专有大模型相当的能力
- 在复杂任务中表现出稳定的学习和决策能力
开源计划
研究团队计划开源整个AgentGym-RL框架，包括代码和数据集，以支持更多研究人员开发智能体。
应用场景
该框架涉及多种场景，包括：
- 网络导航
- 深度搜索
- 数字游戏
- 感官任务
- 科学实验
在这些场景中，智能体必须具备强大的决策和适应能力才能完成复杂任务。
关键要点总结
- AgentGym-RL框架通过强化学习训练大规模语言模型智能体，提升其处理复杂任务的决策能力
- ScalingInter-RL训练方法通过分阶段调整交互次数，平衡训练过程中的探索与利用
- 实验结果表明该框架显著提升智能体性能，超越多个商业模型，展现出与顶级专有大模型相当的能力
发布日期：2025年9月11日
研究团队：字节跳动Seed研究团队
基础模型：Qwen2.5-3B、Qwen2.5-7B
任务测试数量：27项
性能表现：超越多个商业模型
