7月2日，开源强化学习基础设施项目AReaL发布2.0版本，技术报告和代码同步开源。AReaL 2.0面向已进入真实业务场景的Agent，提供统一推理入口、任务轨迹记录、反馈/奖励信号接入与后续训练流程，使Agent可将多轮对话、工具调用和执行结果用于在线强化学习。该版本引入面向Agent轨迹的数据代理机制，支持权限控制、数据脱敏、隔离和审计。AReaL由蚂蚁集团、清华大学、香港科技大学等于2024年发起，已成为独立开源社区并加入PyTorch Foundation Ecosystem。
7月2日，开源强化学习基础设施项目AReaL发布2.0版本，技术报告和代码同步开源。AReaL 2.0面向已进入真实业务场景的Agent，提供统一推理入口、任务轨迹记录、反馈/奖励信号接入与后续训练流程，使Agent可将多轮对话、工具调用和执行结果用于在线强化学习。该版本引入面向Agent轨迹的数据代理机制，支持权限控制、数据脱敏、隔离和审计。AReaL由蚂蚁集团、清华大学、香港科技大学等于2024年发起，已成为独立开源社区并加入PyTorch Foundation Ecosystem。