ART

Agent Reinforcement Trainer (ART) 是一个用于通过GRPO训练多步骤代理执行现实任务的工具，特别适用于Qwen3.6、GPT-OSS、Llama等语言模型。其核心功能包括利用强化学习让大型语言模型从经验中学习，并提供了一个易于集成GRPO到任何Python应用中的框架。技术特点上，ART支持W&B Training服务，该服务可以自动管理训练和推理基础设施，从而降低40%的成本，提高28%的训练速度，并消除基础设施管理的麻烦。此外，它还提供了即时部署的能力，使得每个检查点都能立即通过W&B Inference获得。此项目非常适合需要快速迭代开发、减少运维负担以及希望在真实环境中优化AI代理表现的应用场景。