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本文介绍了普林斯顿大学的新研究OpenClaw-RL，该框架能让AI智能体通过被使用来学习与进化。它利用了传统中被忽视的“下一状态信号”，包含评价性信号和指导性信号，通过二元强化学习和后见之明引导的在线策略蒸馏两种方法，将信号转化为策略改进的动力。实验证明，该框架在个人智能体和通用智能体任务中均表现出色，实现了个性化、通用性和自动化学习，为智能体训练开辟了新范式。

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图片由 AI 生成

你是否曾想过，你与AI助手的每一次对话、每一次让它执行命令、每一次它调用工具后的结果，其实都蕴含着宝贵的“教学信号”？这些信号本可以指导AI变得更好，但在现有系统中，它们却被无情地“浪费”了。

比方说，你告诉AI助手：“你刚才应该先检查一下文件。” 这句话不仅表达了不满，更指明了改进的方向。或者，当AI在终端执行命令后返回一个错误码，这本身就是对其上一步行动的即时评价。这些紧随AI行动之后产生的“下一状态信号”，是天然、免费且持续的学习源泉。

然而，现有的AI智能体强化学习系统，大多依赖于预先收集的批量数据或最终结果奖励，却忽视了这些在真实交互中实时产生的、富含信息量的过程信号。这就像一位老师只根据期末考试成绩来评判学生，却完全忽略了日常作业、课堂提问和即时反馈的价值。

我们今天来介绍一项来自普林斯顿大学的新研究——OpenClaw-RL，旨在终结这种“数据浪费”，让AI智能体能够简单地通过被使用来学习与进化。无论是个人对话助手，还是执行终端、GUI、软件工程或工具调用任务的通用智能体，都能在同一套框架下，从实时交互信号中持续学习。

论文标题：OpenClaw-RL: Train Any Agent Simply by Talking

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2603.10165

开源地址：https://github.com/Gen-Verse/OpenClaw-RL

在传统的AI智能体交互范式中，智能体在时间步t执行一个动作（如生成一段回复、执行一条命令），随后会接收到一个“下一状态信号”。这个信号可能是用户的下一句回复、工具执行后的输出结果、图形界面状态的变化，或是测试用例的运行结果。

现有系统通常只将这个信号作为决定下一个动作的上下文，然后就将其丢弃。但OpenClaw-RL的研究团队指出，这个信号中其实编码了两种极其宝贵的信息：

1. 评价性信号：它隐式地评价了前一个动作的好坏。用户的再次提问可能意味着不满意，通过的测试意味着成功，错误堆栈则意味着失败。这构成了一个天然的过程奖励，无需额外的人工标注。
2. 指导性信号：它常常指明了动作应如何改进。用户说“你应该先检查文件”，不仅说明回答错了，更具体指出了改进方向。详细的软件错误追踪也常常暗示了具体的修正路径。

当前的主流方法，如基于标量奖励的强化学习，无法将这种丰富的指导性信息转化为策略梯度。而蒸馏方法又依赖于预先精心策划的反馈-响应对，而非实时信号。OpenClaw-RL的核心创新，正是要实时回收利用这两类被浪费的信号，构建一个能够从任何交互流中持续学习的统一系统。

OpenClaw-RL的框架建立在一条简单的观察之上：下一状态信号是通用的，同一个策略可以同时从所有类型的信号中学习。个人对话、终端执行、GUI交互、软件工程任务和工具调用轨迹，不再是各自独立的训练问题，而是可以用于在同一循环中训练同一策略的交互流。

图1 | OpenClaw-RL基础设施概览。 交互流来自两种智能体：部署在个人设备上的个人智能体（对话式、单用户），以及托管在云服务上的通用智能体（终端、GUI、SWE和工具调用智能体）。收集的样本流入基于异步slime框架构建的RL服务器，该服务器由四个解耦的组件构成，支持优雅的权重更新，并能与任何智能体框架协同训练。

该框架的核心是一个完全解耦的异步架构。策略服务、环境交互、PRM（过程奖励模型）评判和策略训练作为四个独立的循环运行，彼此之间没有阻塞依赖。模型在服务下一个用户请求的同时，PRM正在评判上一个响应，训练器则在应用梯度更新——三者互不等待。正是这种设计，使得从实时、异构的交互流中进行连续训练变得可行。

OpenClaw-RL提供了两种互补的方法，将下一状态信号转化为策略改进的动力。

1. 二元强化学习：回收评价性信号

这种方法通过一个过程奖励模型（PRM），将评价性的下一状态信号转化为密集的标量过程奖励。PRM就像一个裁判，根据用户的下一句回复或工具执行结果，对智能体的上一个动作给出“好”（+1）、“坏”（-1）或“中性”（0）的评分。为了提高评判的可靠性，系统会进行多次独立查询并采用多数投票制决定最终奖励。

图2 | 方法概述（部分）。 对于个人智能体，支持基于二元奖励的优化。PRM将对话中的用户/环境反馈转化为标量奖励。

这种方法的优势在于覆盖广，任何能被评分的交互回合都可以用于训练，即使反馈是隐晦的（如用户只是重新提问）。它为策略提供了广泛的梯度信号。

2. 后见之明引导的在线策略蒸馏：回收指导性信号

二元强化学习将丰富的下一状态信号压缩成一个标量，这无疑丢失了大量信息。当用户说“你应该先检查文件”时，TA不仅表达了不满，更指明了具体的改进方向和可能涉及的具体 token。

后见之明引导的在线策略蒸馏（OPD） 正是为了回收这种指导性信息。其核心思想是：如果我们能从下一状态信号中提取出文本提示，并将其增强到原始上下文中，那么同一个模型就会产生一个不同的、更优的 token 分布。这个“知道”正确答案的分布与学生模型原始分布之间的差异，就提供了词元级别的方向性优势信号。

具体步骤如下：

• 提示提取：PRM法官不仅打分，还从s_{t+1}中提取一个简洁、可操作的提示（如“在编辑前应先检查文件是否存在”）。
• 提示选择与过滤：只保留那些包含清晰、可提取修正方向的样本，宁缺毋滥，确保信号质量。
• 增强教师构建：将提示附加到最后的用户消息中，形成一个“如果用户当时提供了这个修正，模型本应看到”的增强上下文。
• 词元级优势计算：让策略模型在增强上下文下，以原始响应为强制输入，计算每个词元的对数概率。教师模型与学生模型对数概率之差即为词元级优势。A_t > 0意味着教师认为该词元更合适，学生应强化它；A_t < 0则意味着应抑制它。

图3 | 方法概述（部分）。 对于个人智能体，也支持基于在线策略蒸馏的训练。实验发现，将两种方法结合能带来显著的性能提升。

3. 强强联合：二元RL与OPD的协同

二元RL和OPD并非竞争关系，而是优势互补。二元RL覆盖面广，信号粗糙；OPD信号质量高、指导性强，但样本相对稀疏。OpenClaw-RL允许同时运行这两种方法，并通过加权损失函数将它们结合起来。实验表明，这种结合带来了最显著的性能提升。

表 | 不同学习方法的对比

研究团队在两个互补的轨道上评估了OpenClaw-RL，共享相同的基础设施和训练循环。

1. 个人智能体轨道：从对话信号中学习个性化

为了验证框架在个人化场景下的有效性，研究人员设置了两个模拟场景：

• 学生场景：模拟一个使用OpenClaw做作业但不想被发现使用AI的学生。智能体需要学习生成更自然、更像人类风格的解答。
• 教师场景：模拟一个使用OpenClaw批改作业的教师。智能体需要学习生成更具体、更友好的评语。

图4 | 通过使用来优化你的OpenClaw。 上图展示了模拟结果。经过多轮对话优化后，学生场景下的回答避免了“AI腔”，变得更自然；教师场景下的评语则变得更加具体和友好。评分显示，结合了二元RL和OPD的方法取得了**优化效果。

真实实验结果显示，仅需36次解题互动（学生场景）和24次评分互动（教师场景），结合优化方法就能带来显著且肉眼可见的改进。纯二元RL改进有限，纯OPD因样本稀疏见效稍慢，而两者结合则实现了快速且大幅的性能提升。

2. 通用智能体轨道：跨领域统一强化学习

OpenClaw-RL同样适用于训练通用的任务型智能体。研究团队在终端、GUI、软件工程（SWE）和工具调用四种经典且重要的现实场景中进行了实验。

图5 | 框架支持跨终端、GUI、SWE和工具调用设置的通用智能体可扩展RL。 大规模环境并行化进一步提升了RL训练的可扩展性。

实验证实了OpenClaw-RL作为通用智能体RL框架的竞争力。它能够处理多样化的现实场景，并支持大规模环境并行化（如终端智能体使用128个并行环境）。更重要的是，研究验证了过程奖励对于长视野任务至关重要。在工具调用和GUI任务中，将过程奖励（来自PRM）与结果奖励相结合，相比仅使用结果奖励，带来了进一步的性能提升。

OpenClaw-RL的提出，标志着智能体训练范式的一个重要转变。它不再将训练和部署视为两个割裂的阶段，而是构建了一个在实时交互中持续学习、自我演进的闭环系统。

这项工作的意义在于：

• 资源效率：最大化利用了本已产生却被浪费的交互信号，降低了高质量训练数据的获取成本。
• 个性化：使个人AI助手能够真正适应用户的独特风格和偏好，实现“越用越懂你”。
• 通用性：一套统一的框架解决了多种智能体的训练问题，简化了技术栈，提高了开发效率。
• 自动化：减少了对人类标注或精心设计奖励函数的依赖，使智能体的优化更加自主。

未来，随着此类框架的成熟与普及，我们或许将迎来这样一个时代：每一个AI智能体，无论是手机里的私人助手，还是云端的自动化工具，都能在与世界的每一次互动中汲取养分，悄无声息地完成进化，更好地服务于它的创造者——人类。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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