一个基于verl构建的统一且易于扩展的工具智能体训练框架，支持多种工具使用场景，通过强化学习训练能调用工具的AI智能体。
一分钟了解#
VerlTool是一个专门用于训练能调用工具的AI智能体的强化学习框架。它为开发者提供了一个模块化的平台，能够轻松集成各种工具并训练智能体使用这些工具解决问题。如果你是AI研究员或工程师，希望构建能与环境交互的智能系统，VerlTool能帮你实现目标，而无需从零开始构建复杂的训练管道。
核心价值：提供完整的工具-环境交互范式，支持工具调用强化学习的全流程训练。
快速上手#
安装难度：中 - 需要安装多个依赖项，包括verl、vllm和SGLang，并需要一定的强化学习基础
# 克隆仓库
git clone https://github.com/TIGER-AI-Lab/verl-tool.git
cd verl-tool
# 安装依赖
pip install -e .
适合我的场景吗？
- ✅ 研究工具智能体强化学习：需要训练能调用工具的AI模型
- ✅ 构建与外部系统交互的智能体：需要智能体能修改环境状态并基于反馈行动
- ❌ 简单LLM应用开发：不需要强化学习训练，只需直接使用LLM API
- ❌ 初学者项目：需要具备强化学习和LLM基础知识
核心能力#
1. 工具-环境解耦架构 - 简化工具集成#
- 演员回放与环境交互完全解耦，所有工具调用通过统一API集成 实际价值：添加新工具只需创建一个Python文件，无需修改核心代码，提高开发效率
2. 工具即环境范式 - 支持状态管理#
- 每个工具交互可修改环境状态，系统会存储和重新加载每个轨迹的环境状态 实际价值：智能体能够进行多轮交互，记住环境变化，适合复杂任务场景
3. 原生强化学习框架 - 优化训练流程#
- 原生支持智能体与其工具环境之间的多轮交互循环 实际价值：专门针对工具调用场景优化的训练算法，提高训练效率和效果
4. 异步RL训练 - 加速训练过程#
- 支持轨迹级异步训练，工具调用回滚生成速度提升至少2倍 实际价值：显著减少训练时间，使大规模工具智能体训练成为可能
技术栈与集成#
开发语言：Python (87.1%), Shell (11.5%) 主要依赖：verl (子模块), vllm, SGLang 集成方式：API / SDK / Library
维护状态#
- 开发活跃度：非常活跃，每周多次提交
- 最近更新：持续更新至2025年，包括多项新功能添加
- 社区响应：积极回应问题和贡献，有明确的贡献指南
商用与许可#
许可证：MIT
- ✅ 商用：允许
- ✅ 修改：允许
- ⚠️ 限制：需要包含原始许可证和版权声明
文档与学习资源#
- 文档质量：全面
- 官方文档：GitHub仓库
- 示例代码：包含多个训练配方和示例