微軟研究院開源了一款A(yù)I Agent推理模型rStar2-Agent。

該模型使用了創(chuàng)新的智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，只有140億參數(shù)，但在AIME24數(shù)學(xué)推理測(cè)試中達(dá)到了80.6%準(zhǔn)確率，超過了擁有6710億參數(shù)的DeepSeek-R1的79.8%。而二者的參數(shù)體量卻相差了將近48倍。

除了在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中的出色表現(xiàn)，rStar2-Agent在其他領(lǐng)域展現(xiàn)了強(qiáng)大的泛化能力。例如，在GPQA-Diamond科學(xué)推理基準(zhǔn)測(cè)試中，其準(zhǔn)確率達(dá)到了60.9%，也超過了DeepSeek-V3的59.1%；在BFCL v3智能體工具使用任務(wù)中，其任務(wù)完成率達(dá)到了60.8%，超過了V3的57.6%，在智能體工具調(diào)用方面更出色。

開源地址：https://github.com/microsoft/rStar

OpenAI的O系列、DeepSeek-R1、V3等領(lǐng)先模型，通過延長(zhǎng)推理鏈，就是讓大模型思考時(shí)間更長(zhǎng)大幅提升了性能。但這種方法在面對(duì)一些難題時(shí)存在局限性，因?yàn)槿菀自谥虚g步驟出現(xiàn)細(xì)微錯(cuò)誤，或者需要?jiǎng)?chuàng)造性地轉(zhuǎn)變推理方向。在這種情況下，模型依賴于內(nèi)部自我反思來檢測(cè)和糾正錯(cuò)誤往往效果不佳。

為了解決該難題，微軟決定轉(zhuǎn)向智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)并實(shí)現(xiàn)三大技術(shù)突破。在這種學(xué)習(xí)范式下，模型與特定的工具環(huán)境進(jìn)行交互，并根據(jù)從環(huán)境中獲得的反饋來調(diào)整推理過程。選擇合適的工具和環(huán)境至關(guān)重要，一個(gè)有效的環(huán)境必須能夠部署，并且提供準(zhǔn)確、可驗(yàn)證的信號(hào)，引導(dǎo)模型走向更強(qiáng)的推理路徑。

訓(xùn)練基礎(chǔ)突破

首先是在訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施方面實(shí)現(xiàn)了重大突破。智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要高效的工具環(huán)境，可傳統(tǒng)的本地Python解釋器在面對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練時(shí)問題重重。例如，模型訓(xùn)練就像是一個(gè)繁忙的工廠，需要大量的原材料（代碼執(zhí)行請(qǐng)求）供應(yīng)。以往的本地Python解釋器就如同一個(gè)低效的倉庫管理員，面對(duì)工廠瞬間涌入的數(shù)萬份原材料需求，不僅處理速度慢，還可能因?yàn)楦鞣N問題，讓整個(gè)工廠陷入混亂，甚至威脅到整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的安全。

微軟打造的全新基礎(chǔ)設(shè)施則截然不同。其中的隔離式高吞吐代碼執(zhí)行服務(wù)，就像是一個(gè)超級(jí)高效的大型物流中心。它部署在由64臺(tái)AMDMI300XGPU組成的強(qiáng)大硬件基地上，采用“主節(jié)點(diǎn)-工作節(jié)點(diǎn)”的分布式架構(gòu)。

主節(jié)點(diǎn)如同物流中心的總調(diào)度室，有集中式任務(wù)隊(duì)列和32個(gè)發(fā)送工作器，負(fù)責(zé)接收來自工廠的原材料需求，然后將最多64個(gè)工具調(diào)用打包成一個(gè)批次，快速分配任務(wù)，就像調(diào)度室快速安排貨物配送路線一樣，利用超時(shí)機(jī)制保證配送效率。而工作節(jié)點(diǎn)就像是一個(gè)個(gè)忙碌的倉庫區(qū)域，每個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行著輕量級(jí)任務(wù)調(diào)度器與1024個(gè)執(zhí)行工作器，它們能迅速將任務(wù)分配到空閑的執(zhí)行單元，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，就如同倉庫工作人員迅速將貨物搬運(yùn)到空閑的存儲(chǔ)區(qū)域。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，這個(gè)物流中心非常強(qiáng)大，能穩(wěn)定支撐每訓(xùn)練步驟4.5萬次并發(fā)工具調(diào)用，平均執(zhí)行延遲僅0.3秒，而且通過巧妙的隔離設(shè)計(jì)，完全避免了代碼執(zhí)行干擾主訓(xùn)練流程，保障了工廠的穩(wěn)定生產(chǎn)。

還有動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡滾出調(diào)度器，它的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)調(diào)度方式的一大難題。傳統(tǒng)的靜態(tài)分配方式，就像是不管每個(gè)倉庫區(qū)域（GPU）的實(shí)際存儲(chǔ)能力，都平均分配貨物，這樣會(huì)導(dǎo)致大量倉庫空間閑置。

而動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡滾出調(diào)度器，就像是一個(gè)智能的倉庫空間管理員，它會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)GPU的KV緩存剩余容量，根據(jù)這個(gè)來動(dòng)態(tài)分配任務(wù)。當(dāng)有新的任務(wù)進(jìn)來時(shí)，它會(huì)估算每個(gè)倉庫區(qū)域能安全存放的最大貨物量，然后異步分發(fā)工具調(diào)用，就像及時(shí)將貨物送到合適的倉庫區(qū)域。

當(dāng)某個(gè)GPU完成當(dāng)前任務(wù)釋放緩存后，它又能馬上分配新任務(wù)，讓倉庫的空間利用率大大提高。經(jīng)過測(cè)試，它將GPU空閑時(shí)間降低了60%以上，單批次滾出效率提升了45%，大大縮短了整個(gè)生產(chǎn)周期。

算法突破

在智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，環(huán)境噪聲就像學(xué)習(xí)過程中的“搗亂分子”。例如，老師在教學(xué)生做數(shù)學(xué)題，給了學(xué)生一個(gè)不太靠譜的計(jì)算器。學(xué)生不僅要努力解題，還要應(yīng)對(duì)這個(gè)搗亂的計(jì)算器給出的錯(cuò)誤反饋，這就導(dǎo)致學(xué)生花費(fèi)大量時(shí)間去修正計(jì)算器的錯(cuò)誤，而不是真正推進(jìn)解題思路。

并且傳統(tǒng)的基于最終結(jié)果的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，就像只要學(xué)生最后答案對(duì)了，不管中間用計(jì)算器過程多混亂，都給滿分，這會(huì)讓學(xué)生養(yǎng)成不好的解題習(xí)慣，認(rèn)為錯(cuò)誤的中間過程也沒關(guān)系。

微軟在GRPO算法基礎(chǔ)上，提出了融合Resample-on-Correct（RoC）滾出策略的GRPO-RoC算法。GRPO原本是適用于推理任務(wù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，rStar2-Agent對(duì)它進(jìn)行了三項(xiàng)關(guān)鍵調(diào)整。移除KL散度懲罰項(xiàng)，就像是給學(xué)生松綁，讓他們能大膽嘗試新的解題方法，不再被舊規(guī)則束縛，去探索工具輔助的新推理模式。

采用Clip-Higher策略，提升重要性采樣比率上界，這就像鼓勵(lì)學(xué)生多去嘗試那些雖然不常見但可能很關(guān)鍵的解題思路，例如，在解題時(shí)想到用特殊方法去驗(yàn)證答案；取消熵?fù)p失項(xiàng)，防止訓(xùn)練像脫韁的野馬一樣失控，避免了訓(xùn)練過程中可能出現(xiàn)的混亂情況。

RoC采用“過采樣-篩選-下采樣”的不對(duì)稱采樣機(jī)制，就像是對(duì)學(xué)生的解題過程進(jìn)行嚴(yán)格篩選。為每個(gè)問題生成很多解答嘗試，然后進(jìn)行篩選。對(duì)于失敗的嘗試，就像保留一些錯(cuò)誤案例給學(xué)生看，讓他們知道哪些做法是不對(duì)的。

對(duì)于成功的嘗試，就像老師嚴(yán)格檢查學(xué)生的解題過程，只保留那些工具調(diào)用錯(cuò)誤最少、代碼簡(jiǎn)潔、推理清晰的高質(zhì)量解答。經(jīng)過這個(gè)策略篩選，正獎(jiǎng)勵(lì)軌跡中的工具錯(cuò)誤率從15%降至5%以下，同時(shí)推理響應(yīng)長(zhǎng)度縮短了30%，讓模型的推理過程更加高效、準(zhǔn)確。

訓(xùn)練流程突破

最后是訓(xùn)練流程的創(chuàng)新。在大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域，算力成本一直是個(gè)大難題，就像建造一座超級(jí)大樓，需要耗費(fèi)巨額資金。很多模型，比如DeepSeek-R1、MiMo等，它們的訓(xùn)練就像建造非常復(fù)雜的大樓，需要數(shù)千甚至數(shù)萬步的漫長(zhǎng)過程，而且還依賴大規(guī)模推理微調(diào)預(yù)熱。

rStar2-Agent則另辟蹊徑，設(shè)計(jì)了“非推理微調(diào)+多階段強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的高效訓(xùn)練流程。在非推理微調(diào)階段，它不像傳統(tǒng)模型那樣一上來就在強(qiáng)化學(xué)習(xí)前進(jìn)行大量“推理導(dǎo)向微調(diào)”，而是專注于培養(yǎng)模型的三項(xiàng)基礎(chǔ)能力，就像教孩子先學(xué)會(huì)走路、說話和基本的生活技能。它采用Tulu3數(shù)據(jù)集的3萬條指令示例，教模型學(xué)會(huì)聽從指令，就像教孩子聽老師的話。

整合16.5萬條函數(shù)調(diào)用數(shù)據(jù)，將工具調(diào)用格式統(tǒng)一為結(jié)構(gòu)化JSON格式，就像給孩子的玩具都規(guī)定好擺放方式；引入LLaMA-Nemontron數(shù)據(jù)集的2.7萬條對(duì)話數(shù)據(jù)，提升模型的對(duì)話能力，就像鍛煉孩子的交流能力。經(jīng)過這個(gè)階段微調(diào)，模型在MATH-500基準(zhǔn)測(cè)試中雖然整體得分可能不如基礎(chǔ)模型，但工具調(diào)用準(zhǔn)確率大幅提升，指令遵循達(dá)標(biāo)率也不錯(cuò)，為后續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)打下了良好基礎(chǔ)。

多階段強(qiáng)化學(xué)習(xí)分為三個(gè)階段：第一階段，在8Ktoken長(zhǎng)度限制下，使用4.2萬條高質(zhì)量數(shù)學(xué)問題訓(xùn)練，這就像給孩子一些難度適中的數(shù)學(xué)題，讓他們?cè)谟邢薜臈l件下鍛煉解題能力。模型在這個(gè)階段建立起“工具輔助推理”的基本模式，在AIME24、AIME25等測(cè)試中的準(zhǔn)確率顯著提升。

當(dāng)?shù)谝浑A段末期，就像孩子在這個(gè)難度關(guān)卡基本熟練了，滾出截?cái)嗦史€(wěn)定在10%，進(jìn)入第二階段，將最大響應(yīng)長(zhǎng)度提升至12K token，給孩子更復(fù)雜的題目，進(jìn)一步釋放模型的復(fù)雜推理能力，相關(guān)測(cè)試準(zhǔn)確率繼續(xù)上升。

第三階段，從1.73萬條高難度問題中進(jìn)行訓(xùn)練，就像給孩子最難的奧數(shù)題，模型在AIME24準(zhǔn)確率突破80%，AIME25達(dá)69.8%，完成性能登頂。整個(gè)訓(xùn)練流程僅用64臺(tái)MI300XGPU，在1周內(nèi)完成510步強(qiáng)化學(xué)習(xí)迭代就達(dá)到性能峰值，大大降低了算力成本。