ART

ART（Agent Reinforcement Trainer）是一个面向多步智能体的开源强化学习训练框架，专为大语言模型（如Qwen3、Llama、GPT-OSS等）设计，支持基于GRPO算法的端到端在线式代理训练。其核心提供轻量级Python API、LoRA适配支持，以及与W&B集成的Serverless RL后端，实现免运维的自动扩缩容训练与即时推理部署。适用于需让LLM代理在真实任务（如工具调用、多步决策、交互式任务）中持续积累经验并优化策略的场景，尤其适合研究者与工程团队快速迭代可信赖的自主智能体系统。