verl实战体验：构建智能代理全过程分享

1. 引言：智能代理系统的演进与verl的定位

随着大型语言模型（LLMs）在自然语言理解与生成能力上的持续突破，如何让模型具备更复杂的任务执行能力成为研究热点。传统的监督微调和单轮对话强化学习已难以满足真实场景中对多轮交互、工具调用、视觉理解等综合能力的需求。

在此背景下，字节跳动火山引擎团队开源的verl框架应运而生。作为 HybridFlow 论文的官方实现，verl 是一个专为 LLM 后训练设计的高效强化学习框架，其核心目标是支持构建可落地的多模态智能代理系统。它不仅继承了现代 RLHF 的高吞吐训练优势，还通过模块化架构实现了对工具调用、多轮对话、视觉语言模型（VLM）等复杂功能的原生支持。

本文将基于实际使用经验，系统性地介绍如何利用 verl 构建一个完整的智能代理系统，涵盖从环境搭建、多轮交互设计、工具集成到 VLM 支持的全流程实践，并结合代码示例深入解析关键机制。

2. 环境准备与基础验证

2.1 安装与版本确认

verl 提供了简洁的 Python 接口，安装过程与其他主流深度学习库保持一致。建议在独立虚拟环境中进行操作：

# 创建并激活虚拟环境 python -m venv verl_env source verl_env/bin/activate # Linux/Mac # 或 verl_env\Scripts\activate # Windows # 升级 pip 并安装 verl pip install --upgrade pip pip install verl

安装完成后，可通过以下脚本验证是否成功导入并查看版本号：

import verl print(f"verl version: {verl.__version__}")

若输出类似verl version: 0.1.0，则表明安装成功。该步骤虽简单，但能有效排除依赖冲突问题，确保后续实验顺利进行。

2.2 核心组件初始化

verl 的设计强调“解耦”与“可扩展”，其核心组件包括： -Actor Model：负责策略生成（即回答） -Critic Model：评估状态价值 -Rollout Engine：控制推理流程（如 vLLM、SGLang） -Reward Model：提供反馈信号 -Tool Manager：管理外部工具调用

初始化时通常通过配置文件统一管理这些模块，例如使用 YAML 配置 Actor 模型路径和推理参数：

actor_rollout_ref: model: path: "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct" enable_gradient_checkpointing: true rollout: name: "vllm" gpu_memory_utilization: 0.85 engine_kwargs: vllm: max_model_len: 4096

这种声明式配置方式极大提升了系统的可维护性和复现性。

3. 多轮对话智能代理构建

3.1 交互系统抽象设计

verl 采用面向对象的方式定义多轮对话逻辑，所有交互均需继承自BaseInteraction类。这一设计使得不同任务可以共享统一接口，同时保留足够的灵活性。

from verl import BaseInteraction class MathReasoningInteraction(BaseInteraction): def __init__(self, config): super().__init__(config) self._instance_dict = {} async def start_interaction(self, instance_id: str, **kwargs): self._instance_dict[instance_id] = {"turns": 0, "history": []} return "Let's solve this math problem step by step." async def generate_response(self, instance_id: str, messages: list, **kwargs): # 提取最新助手回复 content = "" for msg in reversed(messages): if msg["role"] == "assistant": content = msg["content"] break # 更新状态 self._instance_dict[instance_id]["response"] = content reward = await self.calculate_score(instance_id) should_terminate = reward == 1.0 response_text = "Correct!" if should_terminate else "Try again." return should_terminate, response_text, reward, {}

上述代码展示了 GSM8K 数学推理任务的核心交互逻辑：根据模型输出自动判断正确性，并决定是否终止对话。

3.2 工具调用集成机制

为了增强模型解决问题的能力，verl 支持通过函数调用方式接入外部工具。工具注册通过 YAML 配置完成，结构清晰且易于维护：

tools: - class_name: "verl.tools.sandbox_fusion_tools.SandboxFusionTool" config: sandbox_fusion_url: "https://api.example.com/run_code" num_workers: 10 default_language: "python" memory_limit_mb: 1024 tool_schema: type: "function" function: name: "code_interpreter" description: "Execute Python code safely." parameters: type: "object" properties: code: type: "string" description: "The code to execute." required: ["code"]

当模型生成如下工具调用请求时：

{ "name": "code_interpreter", "arguments": { "code": "result = (25 * 4) + (10 * 2)\nprint(result)" } }

verl 将自动触发 Sandbox Fusion 执行器，在安全沙箱中运行代码并返回结果"120"，从而实现闭环计算验证。

3.3 多轮训练流程配置

verl 使用 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法支持最多 5 轮的多轮对话训练。相关配置如下：

actor_rollout_ref: rollout: multi_turn: enable: true max_assistant_turns: 5 tool_config_path: "./config/tool_config/gsm8k_tool_config.yaml"

训练数据需包含额外元信息以支持工具调用上下文：

data = { "prompt": [ {"role": "system", "content": "You are a math expert."}, {"role": "user", "content": "What is 25*4 + 10*2?"} ], "extra_info": { "need_tools_kwargs": True, "tools_kwargs": { "code_interpreter": { "create_kwargs": {} } }, "interaction_kwargs": { "query": "25*4 + 10*2", "ground_truth": "120" } } }

此结构确保了工具实例能在每轮交互中被正确初始化和复用。

4. 工具调用与Sandbox Fusion技术实践

4.1 工具系统架构分析

verl 的工具系统基于BaseTool抽象类构建，强制实现四个核心方法：

class BaseTool: async def create(self, instance_id: str, **kwargs) -> tuple[str, ToolResponse]: pass async def execute(self, instance_id: str, parameters: dict) -> tuple[ToolResponse, float, dict]: pass async def calc_reward(self, instance_id: str) -> float: pass async def release(self, instance_id: str): pass

这种设计保证了工具在整个 RL 循环中的生命周期可控，避免资源泄漏。

4.2 Sandbox Fusion安全执行机制

Sandbox Fusion 是 verl 实现安全代码执行的关键组件。其核心原理是通过远程 API 在隔离容器中执行用户代码，防止恶意操作影响主机环境。

import requests def call_sandbox_api(url: str, code: str, language: str = "python"): payload = { "code": code, "language": language, "run_timeout": 30, "memory_limit_MB": 1024 } try: response = requests.post(url, json=payload, timeout=35) return response.json() except Exception as e: return {"error": str(e), "output": None}

该机制支持超过 20 种编程语言，广泛适用于数学计算、数据分析、测试验证等多种场景。

4.3 性能优化策略

为应对高频工具调用带来的性能压力，verl 引入了多种优化手段：

优化技术	配置参数	效果
连接池管理	`num_workers: 10`	减少连接建立开销
结果缓存	`enable_cache: true`	提升重复查询响应速度
批量处理	`batch_size: 8`	降低 API 调用频率
并发控制	Ray + Token Bucket	精确控制速率

此外，通过 Ray 分布式框架实现并发执行管理：

@ray.remote(concurrency_groups={"acquire": 1, "release": 10}) class TokenBucketWorker: def __init__(self, rate_limit: int): self._semaphore = threading.Semaphore(rate_limit) @ray.method(concurrency_group="acquire") def acquire(self): self._semaphore.acquire() @ray.method(concurrency_group="release") def release(self): self._semaphore.release()

该设计有效防止服务端因突发流量而崩溃。

5. 视觉语言模型（VLM）强化学习支持

5.1 多模态数据处理管道

verl 原生支持 Qwen2.5-VL、Kimi-VL 等主流 VLM 模型，其数据预处理流程针对图像输入进行了专门优化：

def process_multimodal_data(example): question = example["problem"] answer = example["answer"] images = example["images"] # 图像路径或 base64 编码 prompt = [ {"role": "user", "content": f"{question}\n![image](image_0)"} ] data = { "prompt": prompt, "images": images, "reward_model": {"style": "rule", "ground_truth": answer}, "extra_info": {"answer": answer} } return data

images字段会被自动传递给 VLM 的多模态编码器进行融合处理。

5.2 VLM训练配置示例

以下是使用 Qwen2.5-VL 进行 GRPO 训练的典型命令：

python3 -m verl.trainer.main_ppo \ algorithm.adv_estimator=grpo \ data.image_key=images \ actor_rollout_ref.model.path=Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct \ actor_rollout_ref.rollout.name=vllm \ +actor_rollout_ref.rollout.engine_kwargs.vllm.disable_mm_preprocessor_cache=True \ data.train_batch_size=512 \ data.max_prompt_length=1024 \ data.max_response_length=2048

其中disable_mm_preprocessor_cache=True可避免多模态预处理器缓存导致的内存泄漏问题。

5.3 多模态奖励函数设计

针对 VLM 特点，verl 支持混合奖励机制：

def calculate_vlm_reward(generated_text, ground_truth, image_features): text_sim = calculate_similarity(generated_text, ground_truth) visual_consistency = check_visual_consistency(generated_text, image_features) total_reward = 0.7 * text_sim + 0.3 * visual_consistency return total_reward

此类奖励函数可显著提升模型在几何推理、图表理解等任务中的表现。

6. 总结

verl 作为一个生产级强化学习框架，凭借其模块化设计、高性能吞吐、灵活扩展性，为构建下一代智能代理系统提供了坚实基础。本文通过实战视角系统梳理了其在多轮对话、工具调用、Sandbox Fusion 安全执行以及视觉语言模型支持方面的关键技术实现。

核心收获包括： 1.交互抽象机制：BaseInteraction和BaseTool接口降低了多轮任务开发门槛； 2.安全执行保障：Sandbox Fusion 实现了代码执行的完全隔离，适合工业部署； 3.多模态原生支持：无缝集成 VLM 模型，拓展了智能代理的应用边界； 4.工程优化完备：从连接池、缓存到并发控制，全面保障大规模训练稳定性。

未来，随着更多工具生态的接入和算法迭代，verl 有望成为智能代理研发的事实标准之一。