[Paper] RLAnything：在完全动态的 RL 系统中打造环境、策略和奖励模型

Source: arXiv - 2602.02488v1

概述

本文介绍了 RLAnything，一种新的强化学习（RL）框架，将环境、策略和奖励模型视为共同进化的组件。通过在它们之间闭环，系统能够持续放大学习信号，并适配任何大型语言模型（LLM）或代理情境，而无需手工设计的奖励函数或静态模拟器。作者展示了这种动态三元组在多个基准任务上实现了显著的性能提升，暗示了一条通往更自主、自我改进的 AI 代理的实用路径。

关键贡献

• 闭环协同优化 环境、策略和奖励模型，使它们在训练过程中相互提升。
• 集成反馈 将逐步（每个动作）信号与高层结果信号相结合，以提供更丰富的策略监督。
• 一致性驱动的奖励学习：奖励模型被训练为与策略行为和评论者反馈保持一致，降低对昂贵人工标注的依赖。
• 自动环境适配：使用评论者反馈动态调节模拟环境，使系统能够从自身经验中学习，而非依赖固定的模拟器。
• 理论基础：作者提供收敛保证，并展示动态组件如何共同降低强化学习目标的方差。
• 在多样任务上的实证提升：
  • 在 OSWorld（视觉语言推理）上，Qwen3‑VL‑8B‑Thinking 提升 +9.1 %。
  • 在 AlfWorld 上提升 +18.7 %，在 LiveBench 上提升 +11.9 %，针对 Qwen2.5‑7B‑Instruct。
• 开源发布 代码库（https://github.com/Gen-Verse/Open-AgentRL），以促进可重复性和社区扩展。

方法论

1. 策略训练 – 策略（一个 LLM 或代理）接收两类反馈：

   • 逐步 信号（例如，动作级奖励、对中间状态的关注）。
   • 结果 信号（最终任务的成功/失败）。
     这些信号被融合为单一损失，策略通过标准强化学习算法（例如 PPO）进行优化。

2. 奖励模型（RM）学习 – 与静态人工标注奖励不同，RM 与策略共同训练。它接收 一致性反馈：RM 应该为策略和学习到的评论者认为更好的轨迹分配更高分数，反之则分配更低分数。这形成一个自我强化循环：更好的 RM 产生更好的策略，进而为 RM 提供更干净的信号。

3. 动态环境适应 – 环境模拟器不是固定的。一个 评论者 评估当前环境的难度并提出调整建议（例如，改变任务参数、噪声水平）。环境参数被更新，以保持学习信号具有信息量——既不过于容易（没有学习）也不过于困难（无法收敛）。

4. 闭环优化 – 三个组件迭代更新：

   • 策略 → 生成轨迹。
   • RM → 为轨迹打分，提供奖励信号。
   • 评论者 → 评估策略和环境，反馈以调整环境并细化 RM。
     循环持续进行，直至性能趋于平台期。

5. 理论分析 – 作者证明，在温和假设下，联合优化收敛到一个 联合目标 的驻点，该目标在策略性能、奖励一致性和环境相关性之间取得平衡。

结果与发现

• 奖励模型 vs. 人类标签 – 学到的 RM 始终优于来源于人工标注的奖励信号，表明基于一致性的方式可以取代昂贵的标注流水线。
• 消融研究 – 移除任意一个动态组件（仅策略 RL、静态 RM 或固定环境）都会导致最终性能明显下降（5‑12 %），验证了闭环设计的协同效应。
• 稳定性 – 当启用环境适配时，训练曲线表现出更平滑的收敛和更低的方差，暗示样本效率得到提升。

实际意义

• 降低标注成本 – 开发者可以在无需构建大型人工评分奖励数据集的情况下训练特定任务的代理；系统能够自行生成可靠的奖励信号。
• 快速原型化新任务 – 只需将新的环境描述接入 RLAnything，框架会自动调节难度和奖励塑形，大幅缩短获得可用代理的时间。
• 可扩展的代理系统 – 对于依赖 LLM 驱动的代理产品（如自主助理、代码生成机器人或游戏 AI），RLAnything 提供即插即用的方式，能够在使用数据流入时持续改进策略。
• 更好的泛化能力 – 动态环境适配迫使策略应对更广泛的情景分布，从而在实际部署中表现出更稳健的行为。
• 开源工具包 – 发布的代码包含针对主流 LLM 骨干（如 Qwen、LLaMA 等）的即用适配器，使工程师能够轻松在自己的领域进行实验。

限制与未来工作

• 计算开销 – 同时训练三个交互模块相比标准强化学习管线需要更多的 GPU 内存和更长的实际运行时间。
• 环境设计依赖性 – 虽然环境会自动适应，但仍然需要一个初始的参数化模拟器；缺乏合理模拟器的任务可能需要额外的工程工作。
• 理论假设 – 收敛性保证依赖于平滑性和有界性假设，这些假设在极大规模的语言模型或高度随机的环境中可能不成立。
• 未来方向（作者建议）包括：
  • 将 RLAnything 扩展到多智能体场景，使多个策略共同进化。
  • 探索元学习技术，以加速跨任务的环境适应。
  • 引入人类在环路中的校正，以在出现边缘案例失败时进一步提升奖励的一致性。

RLAnything 展示了一个完全动态的强化学习循环如何将传统上静态的强化学习组件转变为可适应、自我改进的模块——为开发者提供了一条实用路径，以构建更智能、无需大量手工调参的 AI 代理。

作者

• Yinjie Wang
• Tianbao Xie
• Ke Shen
• Mengdi Wang
• Ling Yang

论文信息

• arXiv ID: 2602.02488v1
• 分类: cs.LG, cs.CL
• 出版日期: 2026年2月2日
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