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强化学习+任意一张牌，往往就是王炸。
专注于LLM+RL的科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架——MCP·RL。
只需一个MCP Server的地址，agent就能自动发现工具、生成任务，通过强化学习在闭环反馈中摸索出最优调用策略。
在实测中，MCP·RL更是在2/3的benchmark上达到或超过SOTA性能，效果直接拉满。
不套公式，在“做中学”，这就是专属RL的power！
想明白MCP·RL怎么个“做中学”法，咱们有必要简单过一下传统MCP的流程：
举个例子，假如你想让agent帮自己读邮件、分类、写回复，那么你就得提前设置好整个工作流：
准备邮件数据、注册工具、写prompt规划执行顺序。
此外，你还得设置回退逻辑，以防中途崩掉。
而这只是一个发邮件的例子，功能一多，配置量指数级上升。
最关键的是——你得知道怎么拆任务、调工具、写逻辑。
换句话说，agent就是在做你给他出的完形填空。
而你，我的朋友，要填除了空以外的所有东西。
MCP·RL的提出就是为了解决这一问题。
你只需提供MCP Server地址，不用配置工具、不用写prompt、不用人工标注。
模型就能自己发现工具、自己设计任务、自己实战训练，边跑边学。
简单来说，MCP·RL的训练流程分四步：
总结下来就是：任务场景是什么？AI找；工具怎么用？AI学；流程怎么拆？AI想；效果好不好？AI试。
一位网友精辟的点出了这一转变：
我们曾借助MCP让AI调用工具，而现在是AI反过来利用MCP。
那么，它的效果如何呢？
正如我们开头提到的，MCP·RL在2/3的基准测试中达到SOTA。
而在具体的部署层面，MCP·RL无需标注数据，适用于任何Server，无需定制MCP接口，开箱即用。
MCP·RL是科技公司OpenPipe基于强化学习的智能体训练系统(Agent Reinforcement Trainer，ART)的最新项目。
ART是一个开源强化学习框架，其核心思想是让LLM从经验中学习，从而提高agent的可靠性，ART可以将GRPO集成到任何Python应用中。
在此前的实测中，ART（Agent Reinforcement Trainer）对Qwen 2.5-14B进行强化训练，其在一项电子邮件检索任务中表现优于o3，实现了SOTA（state-of-the-art）。
参考链接：
[1]https://x.com/corbtt/status/1953171838382817625
[2]https://github.com/OpenPipe/ART?tab=readme-ov-file#-notebooks
文章来自于微信公众号“量子位”，作者是“henry”。
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务，如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址：https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务：Coze Studio（扣子开发平台）和 Coze Loop（扣子罗盘）全面开源，而且采用的是 Apache 2.0 许可证，支持商用！
项目地址：https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目，它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用：https://n8n.io/（付费）
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架，它提供开发多模型管理（SMMF）、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL（智能体工作流编排）等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础，任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤，并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址：https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用：https://vectorvein.ai/（付费）
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法，编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词，进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址：https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用：https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0
