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Agent Lightning은 Microsoft의 오픈 소스 프레임워크로, 강화 학습을 통해 AI 에이전트를 훈련합니다. 약 3,500줄의 코드로 구성된 단순성을 중심으로 설계되었으며, 에이전트가 기존 에이전트 코드를 변경하지 않고 프록시를 통해 모델과 상호작용할 수 있도록 합니다. 이 프레임워크는 훈련 루프에 도구, 컨텍스트, 제어 흐름 및 환경을 유지합니다. 아키텍처는 세 가지 경량 구성 요소로 구성됩니다: verl 및 vLLM을 실행하는 Trainer, 모델 요청을 프록시하고 훈련 데이터를 캡처하는 API Gateway, 그리고 에이전트를 로컬 또는 Kubernetes Job으로 실행하는 Rollout Controller입니다. 기본 Kubernetes 지원을 통해 외부 샌드박스 서비스 없이 에이전트를 직접 Job으로 실행할 수 있습니다. 이 프로젝트에는 전체 코딩 에이전트 훈련 예제가 포함되어 있습니다. 6,000개의 훈련 샘플을 사용하여 종단 간 Qwen3.5-9B 워크플로우가 SWE-bench Verified 성능을 41.8%에서 56.4%로 14.6% 포인트 향상시킵니다. 공개된 파이프라인에는 데이터 정리, 보상 해킹 방지 및 훈련 스크립트가 포함됩니다. 문서는 설치, 빠른 시작, Trainer 구성, API Gateway 구성, 컨트롤러 구성 및 비동기 훈련을 다룹니다. 예제로는 Calc-X, GSM8K, ScienceWorld, Search-R1, LLM-in-Sandbox 및 리포지토리 테스트로 훈련된 코딩 에이전트가 포함됩니다. 이 프로젝트는 MIT 라이선스로 출시되었으며 Microsoft Responsible AI Standard에 대해 평가되었습니다.