Agent Lightning: Train ANY AI Agents with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2508.03680v1 📥 PDF

作者: Xufang Luo, Yuge Zhang, Zhiyuan He, Zilong Wang, Siyun Zhao, Dongsheng Li, Luna K. Qiu, Yuqing Yang

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-05

💡 一句话要点

提出Agent Lightning框架以实现灵活的强化学习训练

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 代理训练 大语言模型 多代理场景 动态工作流 层次化算法 数据接口

📋 核心要点

  1. 现有方法往往将强化学习训练与代理紧密耦合，缺乏灵活性和可扩展性。
  2. Agent Lightning通过解耦代理执行与训练，提出了统一的数据接口和LightningRL算法，支持多种代理的训练。
  3. 实验结果显示，该框架在多个任务上实现了稳定的性能提升，展示了其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

我们提出了Agent Lightning，一个灵活且可扩展的框架，能够实现基于强化学习（RL）的训练，适用于任何AI代理。与现有方法紧密耦合RL训练或依赖序列拼接和掩码不同，Agent Lightning实现了代理执行与训练的完全解耦，允许与通过多种方式开发的现有代理无缝集成，几乎无需代码修改。通过将代理执行形式化为马尔可夫决策过程，我们定义了统一的数据接口，并提出了层次化的RL算法LightningRL，包含信用分配模块，能够将任何代理生成的轨迹分解为训练转移。这使得RL能够处理复杂的交互逻辑，如多代理场景和动态工作流。实验结果表明，在文本到SQL、检索增强生成和数学工具使用任务中，框架展示了稳定的持续改进，显示出其在现实世界代理训练和部署中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的强化学习训练方法通常与代理的实现紧密耦合，导致灵活性不足，难以适应不同的代理开发方式。

核心思路：Agent Lightning框架通过将代理执行与训练解耦，允许几乎零代码修改地集成现有代理，并通过统一的数据接口和层次化的RL算法来处理复杂的交互逻辑。

技术框架：框架包括代理执行模块、训练代理解耦架构和信用分配模块，整体流程通过马尔可夫决策过程来定义代理执行，并将生成的轨迹分解为训练转移。

关键创新：最重要的创新在于实现了代理执行与训练的完全解耦，提出了LightningRL算法，能够处理多代理场景和动态工作流的复杂交互。

关键设计：框架设计中引入了标准化的代理微调接口，结合了代理可观察性框架，确保了训练过程的高效性和可控性。

📊 实验亮点

实验结果表明，Agent Lightning在文本到SQL、检索增强生成和数学工具使用任务中，均实现了稳定的性能提升，展示了其在不同任务场景下的有效性和适应性，具体性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

Agent Lightning框架具有广泛的应用潜力，适用于文本生成、数据检索和复杂任务处理等领域。其灵活的设计使得开发者能够快速适应不同的AI代理需求，推动智能代理的实际应用和部署。未来，该框架可能在多代理协作和动态环境适应等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We present Agent Lightning, a flexible and extensible framework that enables Reinforcement Learning (RL)-based training of Large Language Models (LLMs) for any AI agent. Unlike existing methods that tightly couple RL training with agent or rely on sequence concatenation with masking, Agent Lightning achieves complete decoupling between agent execution and training, allowing seamless integration with existing agents developed via diverse ways (e.g., using frameworks like LangChain, OpenAI Agents SDK, AutoGen, and building from scratch) with almost ZERO code modifications. By formulating agent execution as Markov decision process, we define an unified data interface and propose a hierarchical RL algorithm, LightningRL, which contains a credit assignment module, allowing us to decompose trajectories generated by ANY agents into training transition. This enables RL to handle complex interaction logic, such as multi-agent scenarios and dynamic workflows. For the system design, we introduce a Training-Agent Disaggregation architecture, and brings agent observability frameworks into agent runtime, providing a standardized agent finetuning interface. Experiments across text-to-SQL, retrieval-augmented generation, and math tool-use tasks demonstrate stable, continuous improvements, showcasing the framework's potential for real-world agent training and deployment.