ROCK&ROLL:阿里双框架协同推动 Agentic RL 规模化应用
01 前言 ROLL是阿里巴巴未来生活实验与智能引擎团队开源的面向大模型的强化学习(RL)框架,该框架提供了完整的RL训练链路,支持模型通过与环境交互来学习任务解决策略。然而,ROLL当前缺失在环境服务层的标准化支持,虽然其提供了训练算法和模型接口,用户仍需自行构建和维护任务执行环境,无疑增加了使用门槛并限制了训练规模。 为解决这一难题,团队近期正式开源了ROCK——一个强大的Env沙箱,正式填补了ROLL生态中环境服务层的空白。它将提供: 标准化的环境接口:统一的API规范,简化环境集成; 开箱即用的Sandbox:预配置的安全执行环境; 高性能服务支撑:优化的并发处理和资源调度; 任务多样性支持:覆盖多种典型Agentic任务场景。 通过ROCK与ROLL的协同,用户可以获得从训练框架到环境服务的完整解决方案,显著降低Agentic模型开发的复杂度,推动这一技术的规模化应用。 ROCK项目地址:github.com/alibaba/ROCK ROLL项目地址:github.com/alibaba/Roll 02 项目背景 2.1 模型演化:从文本输出到智能体交互 大语言模型正在经...
