[Feature] GRPO-based Agent Evolution
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- ai, machine-learning
Línea de trabajo
Comienza leyendo el pipeline existente de evolución de LoRA basado en SFT y la hoja de ruta del proyecto. Determina dónde están definidas las etapas de recopilación de trayectorias y entrenamiento, y después aclara con los maintainers el alcance de GRPO, las señales de recompensa y los criterios de evaluación; el issue todavía no define una implementación concreta ni una prueba de finalización.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Currently Ultron seems to rely on SFT-based LoRA training for evolution.
Have you considered introducing a GRPO stage after SFT?
A possible pipeline could be:
Trajectory Collection
→ SFT LoRA
→ GRPO Optimization
Reward signals could come from:
- Task success
- Tool execution success
- Planning efficiency
- Skill reuse quality
I think reinforcement learning may be a natural next step for Agent Evolution because it optimizes trajectories instead of only imitating them.
In addition, compared with pure SFT, reinforcement learning may help preserve previously acquired capabilities while optimizing new behaviors, potentially reducing catastrophic forgetting during continuous evolution.
Curious whether this has already been discussed in the roadmap.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 183
- Forks
- 24
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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