Об этом проекте

Agent Lightning — это опенсорсный фреймворк от Microsoft для обучения ИИ-агентов с помощью обучения с подкреплением. Он спроектирован с упором на простоту, содержит примерно 3 500 строк кода и позволяет агентам взаимодействовать с моделями через прокси без необходимости изменять существующий код агента. Фреймворк сохраняет инструменты, контекст, поток управления и среды в цикле обучения. Архитектура состоит из трёх легковесных компонентов: Trainer, который запускает verl и vLLM; API Gateway, который проксирует запросы к моделям и собирает обучающие данные; и Rollout Controller, который запускает агентов локально или в виде Kubernetes Jobs. Встроенная поддержка Kubernetes позволяет запускать агентов непосредственно как задания без внешних сервисов-песочниц. Проект включает полный пример обучения кодирующего агента. Используя 6 000 обучающих примеров, сквозной рабочий процесс Qwen3.5-9B улучшает результат SWE-bench Verified с 41,8% до 56,4%, то есть на 14,6 процентного пункта. Опубликованный пайплайн включает очистку данных, предотвращение взлома вознаграждения и скрипты обучения. Документация охватывает установку, быстрый старт, конфигурацию тренера, конфигурацию API-шлюза, конфигурацию контроллера и асинхронное обучение. Примеры включают Calc-X, GSM8K, ScienceWorld, Search-R1, LLM-in-Sandbox и кодирующего агента, обученного с помощью тестов репозитория. Проект выпущен под лицензией MIT и был оценён на соответствие стандарту Microsoft Responsible AI Standard.