调优流程
OpenManus-RL提供标准化的RL调优工作流，主要包含以下步骤：
- environmental preparation: Run
python -m openmanus_rl.sft
生成基础环境
- Parameter Configuration：修改任务目标、奖励函数等设置（支持accuracy/format/tag_count等多维度奖励）
- priming training: Implementation
python -m openmanus_rl.grpo --reward_funcs accuracy
- Effectiveness Verification：在AgentBench等测试环境评估表现
Advanced Features
- 多GPU训练：通过zero3.yaml配置文件实现分布式训练
- 效果可视化：matplotlib工具生成训练曲线
- 混合训练：结合监督微调(SFT)与RL调优
案例应用
以WebShop购物决策任务为例，设置”purchase_success”作为奖励函数，可使智能体在5-10次迭代后显著提升购买准确率。
This answer comes from the articleOpenManus-RL: Fine-tuning Large Models to Enhance Intelligent Body Reasoning and Decision MakingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在OpenManus-RL中进行智能体的强化学习调优？
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