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Agentic RL 训练中尤其严重训练中 80% 的时间都发生在 rollout。• Test-time scaling 设置下的 Rollout 极度依赖前一个 action 的生成这种自回归属性导致它几乎无法通过简单的“加卡”来线性加速。• LLM 时代Rollout 本身就是昂贵的 GPU 任务如何设计 train / rollout 两者之间的协同和调度机制成为了新的系统级挑战。二、Agentic RL 三大训练瓶颈Agentic RL 可以分为两类• Single-turn RL例如数学题或单轮交互的工具只对最后结果校验输出形如 [prompt, response]。• Multi-turn Agentic RL模型在一次 Rollout 中需要多轮和环境交互输出作为 Interleaved Context 继续推理。以 ReACT 范式和 append-only context 管理的方式为例输出如 [prompt, action1, obs1, action2, obs2… response]。2025 Q1业界主要还在用 openrlhf, trl 及 verl-1.0 等框架主要支持第一种因此也不需要太多改进。而如果进阶到一般性的 Multi-turn Agentic RL如果不做针对性优化以我们实际训练中的 32B 模型为例Naive 的手搓框架单步时间 1 小时严重拖垮迭代速度。抛开 Scaling up 不谈仅分析 Basic RL 过程我们可以从上图 rollout -train 时间看到核心痛点在于Long context指的是最长任务的 decode 时间• Long CoT 输出Test-time scaling 普遍需要 Long CoT 来激发强推理能力• Long horizon tool call工具轮次数随着任务复杂度上升直线上升Bubble指的是推理中 GPU 空闲等待其他任务完成的空转时间类比于 pretrain 中 pipeline parallel称之为 bubble。• Long-tail Effect 在 GRPO/PPO 中一个 Batch 的结束取决于最长的那条轨迹Longest Trajectory。Agentic 任务的输出长度极不平衡也遵循二八定律频繁触达 Context Window 上限的轨迹往往是不可替代和最有价值的的 Hard Exploration Case。这种 Long-tail Effect 导致同一个 Batch 长短不一显卡持续等待中空转进一步增加了 bubble 占比。Long Call Tool Execution指的是工具从输出到调用环境、通信等一系列时间。• Long Call Tool 的调用代码 Sandbox、数据库轮询、大规模检索不仅耗时而且具有强依赖性后一轮推理依赖前一轮工具的返回结果必须串行执行这部分几乎很难压缩。时间带来 2025 7 月业界为了解决上述问题给出了不同方案从解决思路的演进来看常规思路• 提升推理速度复用 vLLM / SGLang 等 Backend 的极致优化引入 FP8 量化推理使用改进版的 Speculative Decoding (SD)。• 降低总长度通过 Context Manager 压缩历史如 Qwen AgentFold或在训练中混合 Long/Short CoT。未来还可能追求更高效的推理路径。RL 特有思路核心战场• 异步Asynchronous异步推理无论是 replay buffer 还是其他 partial rollout 半异步的设计都是牺牲一定的 On-policy 准度换取极致效率AReaL 的思路比如重走一遍 A3C / A2C 历史、彻底解耦训推策略。• 分离式Disaggregated在架构上直接解耦 rollout / train追求训推平滑切换与零冗余本质上都是 Impala 思想在 LLM 时代的复刻与升级。• 同步Load Balance坚持同步不牺牲 On-policy而是建模为负载均衡任务来消除 bubble 做到零冗余切分任务、全局显存池化来尽可能消除 Bubble 和降低 tail latencySeer 的思路。AReal: Fully AsynchronousAReaL 选择了类似 Impala/A3C 的 Fully Asynchronous 路线。核心哲学既然同步和等待是 Bubble 的根源那就彻底解耦训练和推理再从算法和系统缓解异步引入的 off-policyness。HighlightStream Rollout将 Rollout 和 Train 物理分离。推理侧始终用最新 Policy 不间断生成训练侧持续从 Replay Buffer 取数更新。理论上Bubble 被压缩至近似为 0。这也允许了训推采用异构硬件来降低整体成本如 H800 训练L40s/A10 推理。Staleness-aware PPO异步的代价是 Off-policyness梯度越来越不准。AReal 一方面理论上引入 Decoupled PPO另一方面做好 rollout - train 的相对平衡策略。• Decoupled PPO Objective再次解耦实际行为策略和理论行为策略现在一共有三个策略通过双层 Importance Sampling 修正行为策略与目标策略的梯度偏差从而安全地利用“稍微”过时的数据。• Staleness Control 保证 replay buffer 足够新rollout train优先回放旧样本 (类似 Priorized level replay)同时引入超参 eta 控制允许的最大版本偏差 。• Interruptible Generation保证训练端维持 batch sizetrain rollout 为了维持训练端的 Batch Size 稳定当 Replay Buffer 数据不足时系统可以强制挂起长任务、优先产出短任务实现抢占式调度。此外也采用了一些系统的优化做极致加速比如 GPU / CPU 解耦将 reward 计算等 offload 到 CPU 上 从而可以和 GPU 运算重叠进行Rollout 时 asyncio 做高并发以及动态内存分配固定最大内存下平衡 micro batch token 数量。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】Seer: Load Balance核心哲学为了保证推理模型的逻辑严密性坚持 On-policy 同步训练的原教旨主义 A2C 但通过极致的系统工程做负载均衡消除长尾 bubble。HighlightDivided Rollout把长尾 request 切分成更小的 chunk 以 chunk 粒度调度任务灵活填充卡间气泡。• Global KV Cache (Mooncake) Seer 基于 Mooncake 实现了 Disaggregated KV Cache 这一配合使用的核心基建。全局 KV Cache 意味着负载较高的卡上的 request 可以直接迁移到另一张卡无需重复 prefill极大允许了 divided 之后的片段可以在卡间低成本灵活切换。Context-Aware Scheduling 试图通过 prompt 来预测最长的可能生成长度采用 Long-first pool 调度优先处理长任务从实验来看简单的 context-aware 策略效果居然能降低 tail latency 87% divided rollout 反而只能降低 6% 左右。Adaptive Grouped Speculative Decoding (AGSD)传统 SD 需要固定的 Draft Model即便支持了推理使用但在 RL 过程中 Draft Model 会迅速过时导致接受率崩塌等价于串行。Seer 则是采用同组其他生成快 request 构成的 Compressed Suffix Tree 当作慢 request 的 draft model非常巧妙可能会是压缩推理的主要思路。Verl: Hybrid Flowverl (Volcano Engine RL) 拥有目前最发达的开源社区生态 —— 所以除了官方 agent 支持还有 verl-agent 等二次开发工作。官方场外版七月通过 AgentLoop 支持了多轮 Agentic 训练在一个月前的最新版本中也支持了类似的 Fully Asynchronous 和 decoupled PPO 的训练策略在细节上略有差异。这里不再重复基础 RL 训练上的设计优势和异步设计只列出有区别的细节。核心哲学开源、集成、高速迭代Highlight:• AgentLoop• Offpolicy-ness 控制• Staleness Controlverl 采用动态的 staleness_threshold 控制最大允许的旧样本比例staleness_threshold0 时近似同步 0 时允许 Rollouter “抢跑”。例如设置为 0.5表示允许使用滞后不超过 0.5 个 Epoch 的数据。• Partial Rollout / Sleep-Resume类似的允许长任务被打断 sleep 和由下一次策略 resume不浪费一个 token。Slime: Hybrid核心哲学为 MoE 而生轻量级框架追求灵活性。HighlightHybrid ModeSlime 采用了更灵活的机制允许根据不同任务采用同步异步。• Colocated Synchronous 模式适合推理/数学任务减少通信数学证明等对逻辑严密性要求极高的任务需要保证严格 On-Policy• Decoupled Asynchronous 模式适合复杂长执行的 Agent 任务防止环境交互阻塞训练SGLang Native Integration深度绑定 SGLang。这意味着所有 SGLang 社区的优化RadixAttention、Triton Kernels都能第一时间用上。Active Partial Rollouts: 通过超额推理牺牲一部份上下文切换时间降低单 batch latency。比如需要 batch size 32启动 64 个请求当最快的 32 个请求完成时立即终止剩余但保留 KV cache 用于下一个 batch 生成。三、从基建到创新的全面横向对比训推端和调度都采用了 ray并复用了 sglang / vllm 等推理前后引擎相较前一代的 rl 框架都有更好的 scale up 特性。FrameworkOrgPolicy TypeTraining BackendInference BackendOrchestrationAReaLAntOff-policyMegatron / FSDPvLLM / SGLangRaySlimeZhipuHybridMegatronSGLang (Native)RayverlBytedanceHybridMegatron / FSDPvLLM / SGLangRaySeerMoonshotOn-policyMegatronvLLM (Custom)K8s / Ray推理加速的极致复用异步推理的技巧从长尾样本的效率加速看各显神通地采用了不同机制• verl / AReaL (Sleep-Resume)允许长任务被中断Sleep/interupt和下一轮 Resume不浪费 token更适合计算比较贵的场景。• Slime (Active Partial Rollouts): 超额推理通过冗余计算换整体时延的策略更适合推理比较便宜、但 batch 时间要求高的场景。• Seer (Divided Rollout)将长任务切碎利用全局 kvcache 池调度系统利用率最高无计算浪费但对基础设施网络带宽、KV Cache池要求最高。从训推分离后的数据管理 Replay Buffer 设计来看• AReaL(Replay Buffer): 倾向于混合历史数据类似 DQN/IMPALA能带来数据多样性但 Off-policy 程度最重。• Slime (APR Replay Buffer)允许存历史 patial rollout 的片段改进版本 replay buffer。• Verl(FIFO TransferQueue): 倾向于流式处理最新数据更适合 PPO/GRPO 等 On-policy 变种算法。具体选型思路构建复杂长调用 Agent如全网搜索、代码执行、长工具调用适合完全异步换吞吐的 AReaL 或 Slime (Async Mode)用样本量暴力美学弥补 Off-policy 的精度损失。构建严密逻辑推理等场景如 Math/Coding 刷榜需要严格 on-policy适合 Seer (架构参考) 或 verl (同步/半异步模式)。Seer 的全局调度是目前的性能天花板。训练超大规模的 MoE适合 SlimeSGLang Native DeepEP 对 MoE 的支持最为完善。中小团队快速上手/魔改或者初学者学习适合 verl 或者 slimeverl 各个特性集成很完备和均衡开源社区足够活跃后者轻量级代码框架学习性很好。四、如何定义工业级强化学习总结上述框架的演进我认为一个能称之为“工业级”的 Agentic RL 训练框架应该具备以下画像训推分离与灵活切换的同/异步机制原生具备灵活解耦 Rollout/Train 和异步算法同学能简单易用地高速魔改。这都指向了 Ray —— 足够好的分布式计算通用抽象。• 是否采用 Ray• 是否灵活支持同步和异步推理机制• 是否支持 onpolicyness tradeoff• 是否训推分离以及高效的参数切换和同步极致复用推理加速技术• 是否原生集成 vllm / sglang• 是否支持 FP8 和更低精度的量化• 是否支持更适合 moe 的 deepep 和 route replay• 是否支持适配于 RL 训练的投机采样灵活长上下文管理和压缩包括 particial Rollout、全局 KV cache、更通用的上下文压缩机制、以及可暴露灵活魔改的 Context Manager。• 是否针对 long-context 样本做感知和细粒度加速• 是否支持 partial rollout / divided rollout 等灵活多样的推理策略• 是否采用有效的 context manager压缩率如何作为相对通用和底层的算法框架会更加关注前两者而在实际应用场景上做 rollout 长文本压缩和长度均衡显然更直接和有效这仍然需要 task-specific 的 context managecoding / tool using / mcp或比 MCP 协议更省 token 的统一协议有赖于应用团队做更多针对性优化的方案这是另一个话题埋坑。为什么选择训练效率作为切入点从我个人的工程经历来看早年传统 RL 在 OpenAI Gym 时代我一开始用 MPI 手搓分布式训练直到升级到 Ray 以后才体会到系统抽象带来的极大跃升进入 LLM Pretrain 时代也是在趟过 Megatron-LM、DeepSpeed 以及各种显存、精度、混合并行训练的深坑后才算走上正轨。在 Post-training 阶段前期 Infra 的“粮草先行”程度与算法 Co-evolving直接决定了后期算法、数据和策略迭代的速率与天花板。而当下的 RL 开源届还不能完全说有一套高效的、统一的 Infra把 async 推理、long-tail effect、 offpolicyness 平衡的很好相信各大厂内部版或许要更进一步但时间窗口或许不会太久。五、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】