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智能体

OpenClaw与强化学习结合！

原有的OpenClaw智能体是通过调用外部的记忆文件和技能库来适应环境与任务的，但其底层大语言模型的权重参数实际上从未被更新过。

补充说明：“基础模型权重”指的是构成大语言模型的数百万乃至数十亿个可调整的参数。传统的“监督微调”会直接修改这些权重，而原文中OpenClaw的原始方式更像是一种“外部工具调用”，模型本身是固定的。

而OpenClaw-RL则解决了这个根本性的限制！

补充说明：“RL”即强化学习。在这里，它意味着智能体通过与环境的交互（试错）来获得奖励或惩罚信号，并利用这些信号来直接更新和优化其底层模型的权重，从而实现更本质、更灵活的学习与进化。

它将一个自托管模型封装成与OpenAI兼容的API，拦截来自OpenClaw的实时对话，并在后台使用强化学习来训练策略。

该架构是完全异步的。这意味着模型服务、奖励评分和训练可以并行运行。

训练完成后，权重会在每批处理后进行热替换，而智能体在此期间仍能持续响应用户。

目前，它支持两种训练模式：

• 二元强化学习（GRPO）：一个过程奖励模型会对每一轮对话进行评分（好、坏或中立）。这个标量奖励会通过一个PPO（近端策略优化）风格的、带裁剪的目标函数来驱动策略更新。

补充说明：PPO（Proximal Policy Optimization）是强化学习中一种常用的策略优化算法，其核心思想是在更新模型策略时，通过裁剪等方式限制每次更新的幅度，以确保训练的稳定性。

• 策略蒸馏：当出现具体的纠正性反馈时（例如“你应该先检查那个文件”），它会将这种反馈作为一个更丰富、更具方向性的训练信号，在词元级别上进行学习。

何时应该使用OpenClaw-RL？

公平地说，许多智能体行为其实已经可以通过改进记忆和技能设计来优化。

OpenClaw现有的技能生态系统和社区构建的自改进技能，能在完全不触及模型权重的情况下，处理非常广泛的使用场景。

如果智能体总是忘记用户的偏好，那是个记忆问题；如果它不知道如何处理特定的工作流程，那是个技能问题。这两个问题都可以在提示词和上下文层得到解决。

强化学习真正大显身手的场景，是当问题的根源深植于模型自身的推理过程中时。

例如：持续性地选择错误的工具使用顺序、多步骤规划能力薄弱，或者无法按照特定用户的意图去解读那些模糊的指令。

关于智能体强化学习的研究（如ARTIST和Agent-R1）表明，单凭基于提示词的方法，这些行为模式会遇到性能瓶颈，尤其是在复杂的多轮任务中——比如当模型需要从工具使用失败中恢复，或在任务执行中途调整策略时。

这正是OpenClaw-RL所针对的层面，也是它与OpenClaw所提供的功能之间的一个本质区别。

**你可以在这里找到代码仓库 →**

https://github.com/Gen-Verse/OpenClaw-RL

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