areal 是一款专注于算法创新、以开发效率与高度灵活性为设计核心的强化学习框架，由蚂蚁集团百灵大模型团队开源推出。它凭借极简化的接口设计与模块化可插拔的扩展机制，显著降低了用户的学习门槛与使用复杂度，使研究人员和工程师能够将精力集中于算法逻辑本身，而非底层系统实现细节。该框架原生支持大规模分布式训练、非侵入式智能体强化学习（agentic rl）、运行时故障识别与自动恢复等关键能力。
近期，项目正式发布 v0.5.0 版本，重点引入了“解耦式 Agentic RL”与“Single Controller 架构”两大突破性特性。
- 解耦式 Agentic RL
AReaL 借助 OpenAI API 兼容代理层，构建了一套职责清晰、边界分明的智能体训练服务体系，助力环境构建者、算法研发者与系统工程师在复杂协同场景中实现高效、零摩擦的工程流水线，从而大幅提升整体研发效能与系统长期可维护性。
其 Agentic RL 架构严格遵循以下两项根本性设计原则：
1. 智能体完全自治（Agent Autonomy）
在 AReaL 框架中，Agent 作为独立单元运行，不依赖任何 RL 框架内部模块，亦无需感知自身是否处于训练流程之中。它本质上是一个标准的、基于大语言模型（LLM）驱动的决策引擎：按预设编排逻辑接收输入、调用外部工具、生成动作并返回结果。该设计保障了 Agent 的轻量性与跨场景复用能力——同一套 Agent 实现，既可直接部署用于线上推理服务，也能无修改地接入离线训练流程，真正实现“一次开发，双轨运行”。
2. 强化学习训练作为旁路观测者（RL as Observer）
AReaL 不介入 Agent 的执行链路，而是采用“请求代理”机制，被动监听并完整捕获 Agent 与环境之间的交互全过程（即 Trajectory）。所采集的数据涵盖：原始用户指令、Agent 内部推理过程（Thought）、所执行的动作（Action）、环境返回的状态反馈（Observation），以及最终评估所得的奖励信号（Reward）。由此，AReaL 将原本异构复杂的智能体行为流，统一转化为结构规范、格式标准的强化学习训练样本，兼容任意主流 RL 算法进行策略迭代与优化。
- Single Controller 架构
该架构有效规避了传统 SPMD（Single Program, Multiple Data）模式下常见的长尾延迟与数据分布不均等问题。通过分层控制设计，在提升推理吞吐与系统级细粒度管控能力的同时，完整保留了算法编排的直观性与易用性，大幅减少算法开发者在迁移或适配新框架时所需的代码重构工作量。
Single Controller 架构示意如下：
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