工具集成优化方案
Verifiers的ToolEnv专为工具调用场景设计，提供以下优化路径：
- 原生函数调用支持：直接解析模型的工具调用JSON输出，自动匹配预注册的函数
- 异步执行机制: By
GRPOTrainer实现并行化工具调用，减少等待时间 - vLLM加速推理：结合7个GPU的数据并行配置，单节点支持70+工具调用/秒
Realize the process:
- 在环境定义中注册工具函数（使用
@vf.tool装饰器） - 构建包含工具说明的prompt模板
- pass (a bill or inspection etc)
Rubric设置工具使用正确性的奖励权重 - 启动训练时添加
--enforce-eager参数避免图编译开销
对于复杂工具链，建议配合prime-rl的FSDP实现进行分布式训练。
This answer comes from the articleVerifiers：用于训练大语言模型的强化学习环境工具库The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何提升LLM代理在工具调用场景下的训练效率？
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