preferencemodel/karotte

这是什么？

核心功能

• 01基于模板创建环境，内置带示例任务的 default 模板。
• 02在 macOS（Apple container）和 Linux（Firecracker）的本地虚拟机中运行任务。
• 03支持 Modal、Docker 和 Podman 作为替代运行时。
• 04将运行记录保存为 JSON，并提供 dashboard 查看。
• 05提供 language-toolchains 模板，内置多种编程语言的编译器。

适用场景

• 构建强化学习环境，用于评估或训练 AI 模型完成多步骤任务。
• 在隔离虚拟机中运行模型驱动的任务，保持执行环境沙箱化。
• 在同一任务上比较不同模型的表现，并查看其运行记录。

快速上手

1. 1

   使用 uv 安装 karotte 工具

   uv tool install karotte
2. 2

   从 default 模板创建环境

   karotte create-env my_env
3. 3

   进入目录，同步依赖并设置数据

   cd my_env && uv sync --extra dev && uv run setup_data.py
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   设置 Anthropic API 密钥并运行示例任务

   export ANTHROPIC_API_KEY=... && uv run karotte run --task example-task --model anthropic/claude-opus-5-5

使用前须知

• !需要 Python 3.12+ 和 uv，并需要本地虚拟机运行时（macOS 上的 Apple container 或 Linux 上的 Firecracker），或 Modal、docker、podman。
• !运行示例任务需要 Anthropic API 密钥。

收录于专题

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常见问题

karotte 是什么？

一个用于构建稳健强化学习环境的开源 Python 框架，在隔离虚拟机中运行智能体任务。 Karotte 是由 Preference Model 开发的强化学习环境构建框架。环境基于模板创建，并定义模型需要逐步完成的任务。每次运行会构建镜像，在本地虚拟机中执行任务，并把运行记录写入 JSON 文件，可通过内置的 dashboard 查看。

karotte 可以免费使用吗？用的什么许可证？

karotte 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

karotte 还在维护吗？

活跃维护中。karotte 最近一次提交是在 2026年11月5日。

karotte 适合用来做什么？

构建强化学习环境，用于评估或训练 AI 模型完成多步骤任务。 在隔离虚拟机中运行模型驱动的任务，保持执行环境沙箱化。 在同一任务上比较不同模型的表现，并查看其运行记录。

karotte 怎么安装和运行？

使用 uv 安装 karotte 工具: uv tool install karotte 从 default 模板创建环境: karotte create-env my_env 进入目录，同步依赖并设置数据: cd my_env && uv sync --extra dev && uv run setup_data.py 设置 Anthropic API 密钥并运行示例任务: export ANTHROPIC_API_KEY=... && uv run karotte run --task example-task --model anthropic/claude-opus-5-5

在哪里获取 karotte？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/preferencemodel/karotte