[!summary]+ 摘要 
代理制作 不同于简单任务的一次性响应生成，要求大型语言模型在现实环境中多回合运行——采取行动、观察结果，并迭代优化工件，直到满足复杂需求。然而，代理打造的精神超越了代码，延伸到更广泛的工具和语言中介工作流，模型必须规划、执行并在交互下保持可靠性。实现这一新体系需要持续且细致的努力，将代理生态系统作为基础，最终以代理模型作为顶点。罗马不是一天建成的。一个有原则的端到端代理生态系统可以简化代理 LLM 从训练到生产部署的流程，加速向代理时代的更广泛过渡。然而，开源社区仍然缺乏这样的生态系统，这在实际开发和生产阶段的采纳都受到了阻碍。为此，我们介绍代理学习生态系统（ALE），这是一个优化代理 LLM 端到端生产流水线的基础基础设施。ALE 由三个系统组件组成。ROLL 是一个训练后体重优化的框架。ROCK 是一个沙盒环境管理器，用于协调环境以生成...