OpenManus-RL 使用教程

OpenManus-RL 使用教程

OpenManus-RL A live stream development of RL tunning for LLM agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenManus-RL

1. 项目介绍

OpenManus-RL 是一个开源项目，由 Ulab-UIUC 和 MetaGPT 合作领导。该项目是原始 OpenManus 创议的扩展版本。受到 Deepseek-R1 和 QwQ-32B 等成功的基于 RL 的推理 LLM 调整启发，OpenManus-RL 旨在探索新的基于 RL 的 LLM 代理调整范式。项目致力于定期更新探索方向和结果，并以动态、实时流的形式公开分享所有进展，包括在 GAIA、AgentBench、WebShop 和 OSWorld 等代理基准上的严格测试和调整后的模型。

2. 项目快速启动

要快速启动 OpenManus-RL，请按照以下步骤操作：

首先，确保您的环境中已安装了必要的依赖项。您可以通过运行以下命令来安装这些依赖项：

pip install -r requirements.txt

接下来，您可以使用以下命令来启动训练过程：

# 使用 GRPO 策略进行训练
sh train_grpo.sh

# 或者使用 PPO 策略进行训练
sh train_ppo.sh

请注意，上述脚本将启动代理的培训过程。根据您的需求，您可以调整脚本中的参数。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 智能对话系统：使用 OpenManus-RL 构建一个能够进行复杂推理和决策的智能对话系统。
• 自动化测试：在软件测试中，利用 OpenManus-RL 代理自动执行测试用例并进行结果分析。

最佳实践

• 环境配置：确保您的训练环境与测试环境保持一致，以避免环境差异导致的性能波动。
• 数据准备：使用高质量的数据集进行训练，这将对代理的性能产生重大影响。
• 超参数调整：根据您的具体任务和需求，调整训练过程中的超参数。

4. 典型生态项目

OpenManus-RL 可以与以下典型的生态项目结合使用：

• Verl：一个用于强化学习的框架，可以帮助进一步优化和调整 OpenManus-RL 代理。
• TinyZero：一个轻量级的学习框架，适用于与 OpenManus-RL 代理集成。
• OpenR1：提供额外的推理模型和工具，可以与 OpenManus-RL 代理协同工作。
• Trlx：一个用于训练和测试强化学习代理的工具，可以与 OpenManus-RL 项目无缝集成。

通过上述介绍，您应该可以对 OpenManus-RL 项目有一个基本的了解，并能够快速启动和运行项目。希望这些信息能够帮助您更好地探索和使用 OpenManus-RL。

OpenManus-RL A live stream development of RL tunning for LLM agents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenManus-RL