让 Agent 越用越强：AReaL 2.0 开源，打造面向自演进智能体的 RL 基础设施

开源强化学习基础设施项目 AReaL 正式发布 2.0 版本，旨在为进入真实业务场景的 Agent 提供持续学习的系统基础设施。该版本通过统一推理入口，记录 Agent 完成真实任务时的交互过程及反馈，将其用于后续训练以优化底层模型，实现 Agent 在安全可控前提下持续成长。其解决了 Agent 上线后难以从工作中成长的问题，无需重新开发 Agent 即可接入在线强化学习流程，使真实任务中的多轮对话、工具调用等成为学习材料。针对企业场景，AReaL2.0 引入面向 Agent 轨迹的数据代理机制，满足权限控制、数据脱敏等安全要求，连接 Agent 服务、真实任务轨迹、数据治理和在线强化学习训练，为 Agent 部署后继续学习提供工程基础，指向 Agent 在真实环境中不断反馈提升能力的演进范式。AReaL 项目由蚂蚁集团、清华大学和香港科技大学等团队于 2024 年发起，2026 年 5 月从蚂蚁 InclusionAI 孵化成为独立开源社区并加入 PyTorch Foundation Ecosystem 项目，目前 2.0 技术报告和代码已开源。