AReaL v1.0 落地昇腾 AI 平台：加速 Agent 强化学习后训练

随着大语言模型 Agent 从概念验证走向真实业务场景，行业关注点正从“如何让 Agent 调起工具、跑通流程”转向“如何让 Agent 持续学习、自我进化”。在这一背景下，强化学习不再只是模型后训练的可选环节，而是逐步成为决定 Agent 能力上限的关键基础设施。AReaL 作为开源的 Agentic RL 框架，近期发布了 v1.0 稳定版本，标志着其在 Agentic RL 方向上的框架能力进一步成熟。

一、安装指南与快速部署

华为团队已完成 AReaL 在昇腾 AI 基础软硬件平台上的深度适配与能力增强，不仅补齐了安装与运行能力，还进一步打通了针对大规模 MoE 模型的训练、推理、权重同步、Agent 场景落地等关键链路。这意味着开发者已经可以在昇腾超节点上，基于 AReaL 运行真实的 Agentic RL 训练任务，并将其能力扩展到更大模型、更复杂环境以及更长链路的训练场景中。

二、分布式训练最佳实践

AReaL 官方近期发布了 v1.0 稳定版本，为方便开发者在昇腾环境中快速部署与验证，华为团队已完成其在 Ascend NPU 平台的安装适配，并同步更新了安装指南。本次适配围绕基于 Ascend 的实际训练场景，对相关依赖、运行方式与工程路径进行了全面梳理，使其能够更自然地与 vLLM-Ascend、MindSpeed/Megatron、Ray 多节点编排等组件协同运行。这标志着 AReaL 在 Ascend 上已经具备可复现、可分享、可推广的基础接入能力。

三、OpenClaw 类 Agent 训练接入

为了让开发者可以真正地“照着就能跑起来”，提供了一个完整的昇腾最佳实践样例。该样例面向 4 个 Ascend NPU A3 节点，明确给出镜像、容器、环境准备和资源切分方式。具体配置为：训练场景采用 Tau2 Agent 训练（tau2-airline），模型为 Qwen3-30B-A3B。在资源分配上，推荐使用 vllm:d4t4+megatron:(attn:d2p4t4|ffn:d1p4e8) 的配置模式，体现了 AReaL 在昇腾上对推理侧 vLLM 并行与训练侧 Megatron 并行的协同支持能力。

四、AWEX 权重同步机制集成

值得关注的是，AReaL 已经与社区主流的 Agent 训练接入范式保持同步，支持 OpenClaw 一类 Agent 框架的强化学习训练接入。其核心机制是通过 Proxy Gateway 提供统一的 OpenAI/Anthropic 协议兼容入口，使得 Agent 只需要修改接口地址，就能够接入 AReaL 的 RL 训练流水线。这套思路的价值在于，它把原本与具体 Agent 实现深度耦合的训练接入方式收敛成了一个更标准化的协议入口，开发者不需要修改原有 Agent 主体逻辑，也不需要重构业务流程，只需要让 Agent 的模型请求指向 AReaL 网关，就可以在原有运行过程中自动采集轨迹，并在获得 reward 后进入训练闭环。

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