Training Agents 4: From reward functions to environments.

摘要

說明從獎勵函式轉向環境訓練，涵蓋 Gym 到 LLM 代理的 reset()/step() 合約。觀眾將學習使用 OpenEnv、TRL 與 Harbor 建立程式碼環境並進行訓練。

This session covers training LLM agents by shifting from reward functions to environments using OpenEnv and TRL.

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提到的工具與公司

• OpenEnv
• TRL
• GRPOTrainer
• AsyncGRPOTrainer
• Harbor
• Qwen3-1.7B
• DeepCoder

適合誰看

正在學習強化學習環境設計或開發 LLM 代理的開發者。

摘要依據

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