开源Agent RL框架HarborRL发布，统一训练pipeline
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开源Agent RL框架HarborRL发布，统一训练pipeline
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AI 综述
开发者在Reddit介绍正在开发的开源框架HarborRL，称其目标是让agentic RL训练门槛更低，结果尚未有第三方验证。 据其介绍，HarborRL将模型服务、轨迹生成、工具执行、验证器奖励和策略更新整合为单一可复现的pipeline；目前支持Qwen和GLM模型、GRPO与DAPO算法、200多个任务（含Terminal-Bench、SWE-Bench、Deep-SWE）以及40多个agent框架（含Claude Code、Codex、LangGraph、SWE-agent）。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月27日 21:31
HarborRL 开源框架发布：让 Agentic RL 人人可用报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- Reddit · r/LocalLLaMAHarborRL 开源框架发布：让 Agentic RL 人人可用
HarborRL 是一个开源框架，将模型服务、轨迹生成、工具执行、验证器奖励和策略更新统一为单一可复现的 pipeline，降低构建 agent RL 基础设施的门槛。它支持 Qwen 和 GLM 模型、GRPO 与 DAPO 算法、200+ 任务（含 Terminal-Bench、SWE-Bench、Deep-SWE）以及 40+ agent 框架（含 Claude Code、Codex、LangGraph、SWE-agent）。
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