roleagent

Role-Agent 是一个面向大语言模型智能体（LLM Agent）的强化学习训练框架扩展，通过双角色演化机制提升智能体在长序列交互任务中的泛化与鲁棒性。其核心包含 World-In-Agent（WIA）模块——预测环境反馈并据此塑造步奖励；以及 Agent-In-World（AIW）模块——基于失败轨迹构建轻量级失败指纹，动态调整课程采样权重。项目基于 verl-agent/veRL 构建，以非侵入式 Hydra 配置集成于现有 PPO/GiGPO 流程，支持 ALFWorld、WebShop、Search-R1 等文本交互环境。适用于需要高可靠性、长程推理与失败自适应能力的 LLM 智能体训练场景。