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如何在OpenManus-RL中进行智能体的强化学习调优？

2025-08-30

1.5 K

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：

环境准备：运行
```
python -m openmanus_rl.sft
```
生成基础环境
参数配置：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）

启动训练：执行

python -m openmanus_rl.grpo --reward_funcs accuracy

效果验证：在AgentBench等测试环境评估表现

进阶功能

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。

本答案来源于文章《OpenManus-RL：微调大模型强化智能体推理与决策能力》

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