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如何提升LLM代理在工具调用场景下的训练效率？

2025-08-28

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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：通过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

实现流程：

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
通过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。

本答案来源于文章《Verifiers：用于训练大语言模型的强化学习环境工具库》

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