OpenClaw-RL:边聊边学的智能体变强秘笈

标题：OpenClaw-RL：Train Any Agent Simply by Talking

OpenClaw-RL 这篇工作最打动我的地方，就是它构建了一个真正意义上的在线强化学习飞轮（Online RL Flywheel）。它不挑场景，无论是个人对话助手，还是终端、GUI、SWE（软件工程）智能体，都能通过“收集下一状态信号”实现边用边学。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/2016838379036221636

代码地址：https://github.com/Gen-Verse/OpenClaw-RL

发表日期：2026-03-10

摘要：每一次智能体交互都会产生一个“下一状态”信号，即在每个动作之后出现的用户回复、工具输出、终端状态变化或 GUI 状态变化；然而，现有的智能体强化学习系统都没有把这种信号作为一种实时、在线的学习来源来利用。OpenClaw-RL的核心思想很简单：下一状态信号具有普适性，策略可以同时从所有这类信号中学习。个人对话、终端执行、GUI 交互、SWE（软件工程）任务以及工具调用轨迹，并不是彼此独立的训练问题，它们本质上都是交互过程，都可以在同一个训练循环中用于训练同一个策略。

下一状态信号包含两类信息：一类是评估性信号，用于指示动作完成得如何，并通过 PRM（过程奖励模型）评审器提取为标量奖励；另一类是指令性信号，用于说明动作本该如何改进，并通过后验引导的在策略蒸馏（Hindsight-Guided On-Policy Distillation, OPD）恢复出来。OpenClaw-RL从下一状态中提取文本提示，构建增强的上下文，并提供 词元级的方向性优势监督，这种监督比单一标量奖励更丰富。由于采用异步设计，模型可以持续服务线上请求，PRM 可以同时评审进行中的交互，而训练器也能同步更新策略，三者之间几乎没有协调开销。

将OpenClaw-RL 这一框架应用于个人智能体时，智能体能够通过“被使用”而不断改进，从用户的再次提问、纠正和显式反馈中恢复会话信号。将其应用于通用智能体时，同样的基础设施支持在终端、GUI、SWE 和工具调用等场景下进行可扩展的强化学习；此外，论文还展示了过程奖励在这些场景中的作用。

论文地址：https://arxiv.org/html/2603.10165v1

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