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：
- 環境準備走る
python -m openmanus_rl.sft
生成基础环境
- パラメータ設定：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）
- プライミングトレーニング実施
python -m openmanus_rl.grpo --reward_funcs accuracy
- 効果検証：在AgentBench等测试环境评估表现
高度な機能
- 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。
この答えは記事から得たものである。OpenManus-RL: 大規模モデルの微調整による知的身体推論と意思決定の強化について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何在OpenManus-RL中进行智能体的强化学习调优？
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