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这篇 OpenClaw-RL 想解决的问题是:Agent 在真实使用中,每一步其实都在产生训练信号,但我们几乎都浪费掉了。 作者把任何一步交互都看成「动作 at 之后的下一步状态 St+1」,里面同时藏着两类信息:一类是这步好不好(用户重问、测试通过、报错栈),一类是应该怎么改(“你先看看文件啊”“别用那个库” 这类显式纠正)。OpenClaw-RL 提出一套统一框架,把这两类 next-state 信号全部吃进去:Binary RL 用 PRM 把「好不好」变成逐步过程奖励;Hindsight-Guided OPD 则从下一步里抽出简短 hint,把同一个模型当成 teacher/student,在「有 hint / 无 hint」两种上下文下做逐 token 自蒸馏,让模型学会“如果一开始就听到这些提醒,我应该怎么写”。 在工程上,他们用 slime 搭了一个完全异步的四环路系统:环境服务器、PRM 判分、Megatron 训练和 SGLang 推理互不阻塞,支持个人对话 Agent 和 Terminal / GUI / SWE / Tool-call 等通用 Agent 边用边训。实验上,论文用「学生不想显得太 AI」「老师想写友好具体评语」这两个场景,展示了几十轮交互内个性化评分从 0.17/0.22 拉到 0.76/0.90,并在多种通用 Agent 环境中证明:过程奖励 + 结果奖励 + OPD 的组合,相比只看终局奖励,有更稳定、更细致的收益。视频和文案仅可以作为一点点参考。 #智能体 #openclaw #cc #skill
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晴甜1周前
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