OpenForgeRL：在任意环境中原生训练Harness型智能体的开源框架
评分
81提出全新训练范式，首次实现复杂推理框架智能体的端到端RL训练，并揭示harness与RL交互规律，信息增量高。
实验覆盖多个基准与harness，结果详实且分析深入，论文结构严谨，质量上乘。
开源框架可直接复现使用，降低训练门槛，但错误恢复等关键能力仍未解决，实用价值较高。
论文于2026年7月发布，紧跟AI Agent与RL前沿，时效性极强。
arXiv预印本且来自AI/CL/LG领域，暂无同行评审，但方法公开且可复现，信源可信。
基础分 89.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 81
精选线 70已入选精选
精选理由
论文提出了创新的训练范式并验证了实用性，开源框架具备较高复用价值，但错误恢复等关键能力提升有限，整体质量优秀。
AI 点评
「这篇论文值得所有做AI Agent训练的工程师和研究者关注，尤其是那些被复杂推理框架困住无法端到端训练的团队。OpenForgeRL真正打通了harness与RL之间的壁垒，让SFT/RL堆栈能原生使用现有生产级推理框架。不过要注意，错误恢复这个老大难问题依旧存在，但至少现在有了可复现的试验场。对于想部署可靠GUI或工具智能体的团队，这是个必须读的框架。」
速览
OpenForgeRL 提出了一种轻量级代理与Kubernetes编排器结合的方案，将复杂推理框架（如Claude Code、Codex）的模型调用转化为标准RL可训练数据，实现端到端训练。在工具型、多模态GUI等任务上，仅用数百至数千样本即达到或超越大模型基线，且深入分析了不同harness与RL对行为的影响，揭示自验证与多步规划能力的提升但仍存在错误恢复短板。
- 提出OpenForgeRL开源框架，通过代理和K8s编排解耦训练与推理，支持任意harness与环境端到端训练。
- 在ClawEval、QwenClawBench、OSWorld-Verified等基准上达到31.7 pass^3、33.7、37.7等分数，超越同规模开源基线。
- 分析表明RL提升智能体可靠性（自验证、工具覆盖、多步规划），但错误恢复能力仍然薄弱。
- 方法高效：仅需数百至数千任务即可取得显著性能。
正文
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