OpenClaw-RL

OpenClaw-RL 是一个面向真实场景的通用智能体强化学习（Agentic RL）训练框架，支持通过自然语言对话方式对智能体进行个性化训练与优化。其核心功能包括异步分布式训练、基于语言反馈的在线策略优化（如RLHF、GRPO）、零API/零GPU依赖的轻量部署，以及对终端、GUI、软件工程（SWE）和工具调用等多模态交互环境的原生适配。项目采用混合强化学习范式，融合记忆系统与技能学习机制，适用于需快速迭代、低门槛定制智能体的实际应用，如自动化办公、AI助手微调及人机协同任务编排。