用RL训练编程智能体：HF沙箱+OpenCode实战教程
SergioPaniego · x · 2026-08-05
Hugging Face 团队发布了最新博客，详细介绍了如何使用强化学习（RL）在真实的编程环境中训练智能体。
核心工作流：
- 环境隔离：使用 OpenCode 作为智能体框架，在 OpenEnv 提供的远程沙箱中运行，每个 rollout 独立隔离，支持跨机器大规模扩展。
- 数据记录：通过沙箱内的代理记录智能体每轮交互的真实 token IDs 和对数概率。
- 奖励机制：利用隐藏的测试验证器对智能体的执行结果进行评分，以此作为 RL 的奖励信号。
- 模型训练：结合 TRL 库使用 AsyncGRPO 方法进行训练，权重通过 NCCL 同步回 vLLM。
博客还提供了可直接运行的代码示例，方便开发者复现和进一步研究。
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