随着 minimax m2.5 的发布并在社区引发热烈反响，很高兴能借此机会，分享在模型训练背后关于 agent rl 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 rl 时，始终面临一个核心难题：如何在系统吞吐量、训练稳定性与 agent 灵活性这三者之间取得平衡。

近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。当前如 GAIA 与 BrowserComp 等主流数据集在构建过程中高度依赖 ...

大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。但这还不够，更高级的方法是让 LLM 变成一个能 ...