ROCK&ROLL：阿里双框架协同推动 Agentic RL 规模化应用-IT新闻-PHP中文网

01 前言

roll是阿里巴巴未来生活实验与智能引擎团队开源的面向大模型的强化学习（rl）框架，该框架提供了完整的rl训练链路，支持模型通过与环境交互来学习任务解决策略。然而，roll当前缺失在环境服务层的标准化支持，虽然其提供了训练算法和模型接口，用户仍需自行构建和维护任务执行环境，无疑增加了使用门槛并限制了训练规模。

为解决这一难题，团队近期正式开源了ROCK——一个强大的Env沙箱，正式填补了ROLL生态中环境服务层的空白。它将提供：

标准化的环境接口：统一的API规范，简化环境集成；
开箱即用的Sandbox：预配置的安全执行环境；
高性能服务支撑：优化的并发处理和资源调度；
任务多样性支持：覆盖多种典型Agentic任务场景。

通过ROCK与ROLL的协同，用户可以获得从训练框架到环境服务的完整解决方案，显著降低Agentic模型开发的复杂度，推动这一技术的规模化应用。

ROCK项目地址：github.com/alibaba/ROCK

ROLL项目地址：github.com/alibaba/Roll

02 项目背景

2.1 模型演化：从文本输出到智能体交互

大语言模型正在经历一场深刻的范式转变。早期的语言模型主要专注于文本生成和对话，而如今最前沿的模型已经进化为能够与外部环境深度交互的 Agentic 模型。这种演化不仅仅是技术上的进步，更代表了 AI 应用场景的根本性扩展。

当前几乎所有的 SOTA 模型——如 GPT-5、Claude 4.x、Gemini-2.5 等——都具备了多轮交互能力，能够通过工具调用（Function Calling）、代码执行、外部 API 调用等方式与环境进行交互。这种能力使得模型从"回答问题"转变为"解决问题"。

从业务价值角度来看，这一转变意义重大。许多企业的自动化链路需要的不仅仅是文本建议或分析报告，而是能够直接执行的动作（Action）。例如：在 DevOps 场景中，我们需要模型能够直接执行命令、修复故障；在数据分析场景中，需要模型能够编写并运行代码、生成可视化报告；在客户服务场景中，需要模型能够查询数据库、更新订单状态。这些都要求模型具备真正的执行能力，而非仅仅输出文本建议。

2.2 训练 Agentic 模型的核心需求

基础要素构成

训练一个高质量的 Agentic 模型需要四个核心要素的协同配合：

基础 LLM 模型：作为智能体的"大脑"，提供推理、规划和决策能力；
任务与实例描述：明确定义智能体需要解决的问题空间和评估标准；
面向大模型的强化学习训练框架：提供高效的强化学习训练算法和工程实现；
环境服务（Environment Service）：提供智能体交互、执行动作并获得反馈的沙盒环境。

RL框架是引擎，环境是燃料

在四大核心要素中，强化学习训练框架是 Agentic 模型的技术骨架，它定义了模型如何通过与环境交互来学习决策能力。然而，再优秀的框架也需要"巧妇"配以"良米"——数据质量和环境服务正是决定 Agentic 模型能力上限的两大关键支柱。

数据维度是模型能力的根基。预训练和监督微调阶段的数据质量与多样性，从根本上界定了基础 LLM 的能力边界，赋予模型泛化能力、推理能力和世界知识。但对于 Agentic 模型而言，仅有扎实的基础能力还远远不够——模型必须学会在特定任务环境中规划并执行正确的决策序列。

环境服务维度则是 Agentic LLM 训练中最容易被低估却又至关重要的一环。强化学习算法对环境交互存在海量需求，环境服务的稳定性和效率直接决定了模型的 Scaling 潜力——即能否通过大规模交互数据持续突破性能瓶颈。一个高效稳定的环境服务需要满足：

高并发支持：同时处理数千乃至数万训练实例；
快速反馈：毫秒级响应延迟，加速训练迭代；
精准状态管理：可靠地维护、回溯和重置环境状态；
灵活可扩展性：适配多样化任务类型与复杂度。

环境服务的性能瓶颈往往直接成为整个训练流程的"卡脖子"问题。为突破这一制约，我们需要双轮驱动：既要构建高度可定制化与高性能的强化学习训练框架（ROLL），也要建立高效稳定、弹性伸缩的环境管理运行体系（ROCK），两者协同才能释放 Agentic 模型的真正潜力。

03 ROLL

3.1 ROLL框架概述

ROLL 是基于Ray构建的大规模LLM强化学习的高性能基础设施，覆盖从小规模预研到数千卡百亿参数生产环境的完整RL优化流程。ROLL提供了丰富的功能特性，涵盖了强化学习训练的各个方面：支持数学、代码、推理等多领域任务联合训练；原生支持Agentic RL，灵活适配游戏、多轮对话、工具调用、CodeAgent等多步决策场景；深度集成Megatron-Core、Deepspeed等主流框架，支持先进的5D并行策略；具备样本级生成管理、异步推理、异步训练加速等核心机制。

针对Agentic强化学习，ROLL提供了专门优化的优化：环境异步交互、冗余环境采样支持、Agentic异步训练进行训练加速。并且，ROLL采用GEM标准环境接口，通过极简的env.reset和env.step两个核心方法，大幅简化了Agentic RL的交互过程：

# 初始化环境
observation, info = env.reset()
# 智能体-环境交互循环
while True:
    action = llm.generate(observation)  # 智能体决策
    next_observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
    if terminated or truncated:
        break

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这种简洁的设计使得任何新的业务应用都能快速适配，无需复杂的接口转换。环境开发者只需实现标准的reset/step方法，即可无缝接入ROLL的训练体系，实现从简单游戏到复杂工具调用等各类Agentic任务的统一管理。

3.2 ROLL环境服务协同需求

RL框架是驱动引擎，环境是能量源泉，共同构筑了Agentic模型能力突破的核心基石。ROLL在AgenticRL训练过程中的Scaling能力对环境服务提出了具体要求，以充分释放其分布式训练和异步优化的潜力。

1. 高并发处理能力：ROLL的分布式架构能够同时处理数千乃至数万训练实例，这要求环境服务具备相应的并发处理能力，以匹配ROLL的训练吞吐量。ROLL的异步设计进一步放大了对环境并发能力的需求。

2. 冗余容错支持：ROLL通过冗余环境部署技术应对环境故障，确保训练过程的稳定性，这更增大了环境实例数量的需求。

3. 快速状态管理：ROLL支持环境粒度的异步并行Rollout，这需要环境服务能够快速地拉起环境实例，可靠地重置和维护环境状态。ROLL的队列调度机制要求环境服务能够支持细粒度的任务生命周期管理。

4. 多样化任务适配：ROLL作为训练框架，支持多样化的Agentic任务场景（游戏、多轮对话、工具调用、CodeAgent等），环境服务需要适配不同任务类型与复杂度的需求，支持灵活的任务扩展。

ROLL框架在Agentic训练过程中对环境服务层面的强烈需求——这正是ROCK项目需要解决的核心问题。

04 ROCK

4.1 极致的规模化能力

一个聪明的 Agent，其智能的广度与深度，取决于它所能探索的世界的规模与多样性。然而，在传统的 Agent 训练范式中，复杂的任务环境常常耗尽单机资源，这成为了限制 Agent 训练规模的硬性天花板。

ROCK 的诞生，正是为了击碎这块天花板。

它基于业界领先的分布式框架 Ray 构建，将一个庞大的计算集群抽象成统一、弹性的“环境资源池”。过去需要数天甚至数周进行手动配置的集群环境，现在通过 ROCK，您可以像在本地启动一个程序一样简单。

从 1 到 N+ 的飞跃：只需修改配置参数，ROCK 就能在分钟级别内，自动完成成千上万个并行训练环境的调度与拉起。您无需再关心繁琐的节点管理和资源分配，可以完全聚焦于算法本身。
前所未有的训练灵活性：ROCK 支持在同一集群中，同时运行同构（来自同一镜像）与异构（来自不同镜像）的环境。这既满足了大规模重复探索的需求，也为提升 Agent 在“网页浏览”、“代码编写”等不同任务间的泛化能力提供了至关重要的多样性。

ROCK 的规模化能力，不仅是对 ROLL 生态的补充，更是对 Agentic AI 训练范式的一次解放。它将“大规模”从一个遥不可及的概念，变成了您触手可及的工具。

4.2 强大的Bash交互能力

在 Agent 训练中，最常见的困境莫过于环境的“黑盒”特性。当 Agent 的行为偏离预期时，我们迫切地想知道：“案发现场”究竟发生了什么？Agent 执行的命令到底产生了什么效果？

ROCK 彻底打破了这层隔阂，提供了前所未有的程序化 Bash 交互能力。

它的设计理念非常纯粹：将 Linux Shell 的强大与灵活性，通过现代化的 SDK 与 HTTP API 提供给开发者。这意味着，您可以像操作本地终端一样，与成百上千个远程 Sandbox 进行深度交互。

您只需通过 SDK 调用一个简单的函数，ROCK 就会在背后将其转换为标准的 HTTP 请求，在指定的 Sandbox 内部安全地执行 Bash 命令，并将完整的输出（stdout/stderr）返回给您。

这使得您可以在训练的任意时刻：

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精准观测：通过 Linux 命令，即时查看 Sandbox 内的文件、日志和进程状态，快速定位问题。
主动干预：通过修改环境变量或配置文件，动态调整环境状态，引导或修正 Agent 的行为。

ROCK 的交互能力，让您在享受大规模分布式训练便利性的同时，依然保留了如同在本地单机开发时那般强大而直观的调试能力。

4.3 灵活的部署方式

开发环境与生产环境的割裂，是工程效率的一大杀手。ROCK 致力于打通开发与生产的“最后一公里”，提供“一次编写，随处运行”的体验。

本地独立运行

在开发初期，您可以完全独立于任何训练框架，在本地一键启动 ROCK 服务。这为您提供了一个纯净的“环境实验室”，专门用于：

构建和调试 Sandbox 环境本身：例如，验证您的网页浏览工具是否安装正确，或测试文件系统的读写性能。
独立测试 Agent 逻辑：无需启动完整的训练流程，即可与环境交互，确保 Agent 的执行器工作正常。

这为您的 Agent 即将生活的“世界”提供了一个快速、隔离的单元测试环境。

本地集成调试

当您的环境准备就绪后，可以通过 ROLL 框架一键拉起一个或多个 ROCK Sandbox，进行完整的端到端链路调试。

快速验证完整训练回路：从 ROLL 的 step 指令到 ROCK 的环境响应，再到 ModelService 的数据流转，整个工作流“所见即所得”。
流畅的编码与原型验证：编码体验流畅自然，您可以快速进行模型原型验证，而不必等待漫长的集群调度。

云端规模化部署

当模型准备好进行大规模训练时，本地调试使用的同一套配置可平滑迁移至云端。

从 1 到 10K：ROCK 屏蔽了底层基础设施的复杂性，能将您的应用自动部署为高可用的集群服务，轻松扩展至成千上万个并行环境。
确保环境绝对一致：杜绝了各种环境不一致问题，确保了开发与生产的无缝衔接。

4.4 稳定的服务

对于动辄运行数小时甚至数天的 Agent 训练任务而言，环境的稳定性至关重要。任何一次意外崩溃，都可能导致宝贵的计算资源和时间的浪费。ROLL 框架的分布式架构，特别是其异步设计和冗余容错机制，对环境服务的稳定性和可靠性提出了极高的要求。

ROCK 将稳定性刻入了基因，旨在成为 ROLL 最可靠的基石。它的设计标准直接对齐阿里巴巴内部的核心基础设施，为您的训练任务提供企业级保障：

强大的故障隔离机制：ROCK 的核心价值之一是确保故障不会蔓延。每个 Sandbox 都在一个严格隔离的环境中运行，单个实例的崩溃或异常，绝不会影响到其他成百上千个并行实例，更不会拖垮整个 ROCK 服务。这种设计为上层框架（如 ROLL）实现其自身的容错策略提供了坚实的基础。
可预期的性能，杜绝干扰：环境性能的抖动是模型训练中难以排查的“噪音”。ROCK 通过精细的资源调度与并发优化，确保每个 Sandbox 都能获得稳定、可预期的计算资源。这消除了因资源争抢导致的环境卡顿或延迟，保证了从环境中采集到的数据质量，让 ROLL 的优化算法可以更稳定地收敛。
快速可靠的状态管理：为了支撑 ROLL 的容错和异步调度，环境的响应速度至关重要。当需要替换失败的环境或开启新一轮探索时，ROCK 能够在秒级时间内可靠地完成环境的拉起和重置。这种高效的状态管理能力，确保了训练中断的时间被降至最低，从而保障了整体训练流程的高效与连贯。

4.5 智能优化Agent训练范式

在 Agentic AI 的开发与训练中，开发者长期面临一个棘手的矛盾：Agent 自身通常包含一套复杂的内部逻辑（如多轮对话历史管理、动态 Prompt 拼接），而训练框架（如 ROLL）为了进行有效训练，又必须能精确介入其“思考过程”。

在过去，这常常导致一种“重复建设、维护灾难”的困境：训练框架（ROLL）被迫在自己的代码中完整地重新实现一遍 Agent 的业务逻辑。这不仅是巨大的开发负担，更意味着一旦 Agent 自身的逻辑更新，双方代码就必须手动同步，极易出错且难以维护。

ROCK 引入了革命性的 ModelService 组件，正是为了从根本上斩断这种耦合，解决这一核心痛点。

ModelService 本质上是一个部署在 ROCK 内部的智能模型代理。它通过“提问-拦截-回答”三步，让 Agent 和 ROLL 各司其职，完美协同：

Agent 提问：在 Sandbox 中，Agent 使用其原生逻辑拼接好 Prompt，像往常一样发起模型调用。
ROCK 拦截与传递：ModelService 会拦截这个调用请求，通过一个巧妙的反向调用机制，将“原汁原味”的 Prompt 传递给在外部等待的 ROLL。
ROLL 回答与训练：ROLL 拿到 Prompt 后，获得了对思考过程的完全控制权。它调用自己的中心化推理服务（如 Qwen-2.5）获得答案，计算奖励并优化模型，再将最终答案返回给 Agent。

这为 Agent 训练带来了颠覆性的改变：

彻底解耦，权责分明：Agent 负责“如何提问”（Prompt 生成），ROLL 负责“如何回答与训练”。ROLL 的代码中再也不需要包含任何 Agent 的业务逻辑，彻底消除了重复建设和维护噩梦。
完全的训练控制：ROLL 虽然不关心 Prompt 的生成细节，但却获得了对 Agent 每一次“思考”的最终产物（即 Prompt）的完全控制权，这使得应用高级训练策略成为可能。
极致的资源效率：允许将昂贵的 GPU 资源集中用于 ROLL 的中心推理服务，而成千上万的 ROCK Sandbox 可以在低成本的 CPU 实例上大规模运行，极大降低了训练成本。
开放架构，轻松泛化：其解耦的设计具有天然的泛化能力，能够轻松支持任何自定义逻辑的 Agent，使其无缝接入 ROLL 的训练体系。
ModelService 不仅仅是一个功能，它是一种更先进、更高效、更经济的 Agent 训练架构。它将 ROCK 从一个单纯的环境执行服务，提升为了一个懂训练、助训练的智能基础设施。