既存アプリに組み込めるクライアント・サーバー構成で、GRPOを使い、LLMエージェントを自身の経験から学習させるPython製RLフレームワーク。
microsoft/agent-lightning
Microsoftが提供する軽量なエージェント向けRLフレームワーク。実際のツールやハーネスをそのまま使いながら、既存のAIエージェントを強化学習でトレーニングできます。
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- 172
- 最終コミット
- 12 時間前
これは何?
Agent Lightningは、基盤モデルをトレーニングしてAIエージェントを改善するための、エージェント向け強化学習フレームワークです。プロジェクトが説明するv1.0では、エージェントは既存のツール、コンテキスト、制御フロー、環境をそのまま使い、エージェントのコードを変更せずにAgent Lightning proxy経由でモデルとやり取りします。
このフレームワークは3つのコンポーネントで構成されています。サンプルを生成してポリシーを更新するためにverlとvLLMを実行するTrainer、モデルリクエストを中継してトレーニングデータを収集するAPI Gateway、エージェントをローカルまたはKubernetes Jobsとして実行するRollout Controllerです。プロジェクトによると、コードは約3,500行です。
リポジトリには、AutoGenとMCP calculator toolsを使った数学的推論、Search-R1による複数ターンの検索、サンドボックス内で動作する汎用のコンピューターエージェントやコードエージェント、リポジトリのテストでトレーニングするコーディングエージェントの例が含まれています。Qwen3.5-35B-A3B MoE版の例もあります。
主な機能
- 01実際のハーネス上に構築されたエージェントを、エージェントのコードを変更せずにトレーニングできます。
- 02エージェントをローカルまたはネイティブなKubernetes Jobsとして実行できます。
- 03トレーニングとロールアウトのパイプラインにverlとvLLMを使用します。
- 04やり取りのデータをトレーニング用サンプルとして収集するAPI Gatewayを提供します。
- 05SWE-bench Verifiedを使った、コーディングエージェントのエンドツーエンドのトレーニング例を収録しています。
ユースケース
- AutoGenなどのフレームワークで構築した既存のエージェントを、強化学習で改善する。
- リポジトリのテストを使ってコーディングエージェントをトレーニングする。
- Kubernetesクラスター上で大規模なエージェントのロールアウトを実行する。
- 実際のツールや複数ターンの環境を使って、エージェント向けRLを研究する。
クイックスタート
- 1
リポジトリをcloneして、そのディレクトリに移動します
- 2
uvで依存関係をインストールします
uv sync - 3
verlのGPUスタックをセットアップします(CUDA 13.0の例)
bash scripts/setup_verl.sh 0.8.0 cu130
使う前に知っておきたいこと
- パイプライン全体のトレーニングには、インストール例に示されているように、CUDA対応GPUが必要です。
- セットアップには複数コンポーネントのスタック(verl、vLLM、uv)が含まれます。詳細については、READMEから別のインストールガイドを参照してください。
トピック
よくある質問
- agent-lightning とは?
- Microsoftが提供する軽量なエージェント向けRLフレームワーク。実際のツールやハーネスをそのまま使いながら、既存のAIエージェントを強化学習でトレーニングできます。 Agent Lightningは、基盤モデルをトレーニングしてAIエージェントを改善するための、エージェント向け強化学習フレームワークです。プロジェクトが説明するv1.0では、エージェントは既存のツール、コンテキスト、制御フロー、環境をそのまま使い、エージェントのコードを変更せずにAgent Lightning proxy経由でモデルとやり取りします。
- agent-lightning は無料で使えますか?ライセンスは?
- agent-lightning は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- agent-lightning は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。agent-lightning の最終コミットは 2026年10月20日 です。
- agent-lightning は何に使えますか?
- AutoGenなどのフレームワークで構築した既存のエージェントを、強化学習で改善する。 リポジトリのテストを使ってコーディングエージェントをトレーニングする。 Kubernetesクラスター上で大規模なエージェントのロールアウトを実行する。 実際のツールや複数ターンの環境を使って、エージェント向けRLを研究する。
- agent-lightning のインストール方法は?
- リポジトリをcloneして、そのディレクトリに移動します uvで依存関係をインストールします: uv sync verlのGPUスタックをセットアップします(CUDA 13.0の例): bash scripts/setup_verl.sh 0.8.0 cu130
- agent-lightning はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/microsoft/agent-lightning
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
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