Agent Lightning

智能体与MCP 18.8k 1.7k Python 上架 2026-11-08 访问官网 ↗ 在 GitHub 打开

Agent Lightning 是点亮 AI Agent 的终极训练师。特性无需（几乎）任何代码更改，即可将你的代理程序变成可优化的强大工具！可以使用任何代理框架（LangChain、OpenA...

#Agent

项目信息

所有者: microsoft
Star: 18.8k
Fork: 1.7k
开源协议: —
主要语言: Python
发布时间: 2025-06-18
最近更新: 2026-10-20

项目更新

Agent Lightning v1.0.22026-09-29
本次更新的重头是 MoE 编码智能体训练：新增了 Qwen3.5-35B-A3B 的训练流程，配套 CISPO 与 R3 专家路由回放机制，附带可直接运行的示例和指南。已公布的纯强化学习实验显示，SWE-bench Verified 成绩从 47.8% 提升到 61.6%。多模态方面修复了图片输入断链的问题——此前 rollout 阶段能看到图、训练阶段却看不到，如今图片能完整进入训练批次，并新增多模态问答示例。其余修复集中在网关与调度的稳定性上：无效多模态数据行在 PPO 训练前被剔除，agent 断连时请求会被正确取消，vLLM 0.9 之前的版本也能正常取消请求，本地 worker 现在会遵守配置的 agent URL。Windows 原生环境下使用本地 runner 会快速报错，而不是等到出问题才发现。另外完善了 PyPI 发布流程和贡献者指南。
Agent Lightning v1.0.12026-08-24
Agent Lightning v1.0.1 正式发布，这是该 Skill 的首个正式版本。它面向编码类智能体，用来优化其他 AI 智能体：给出一个可编辑的目标智能体和一套基准测试，Skill 会引导你对提示词、工具、工作流、模型与推理参数做系统性调整，在准确率、成本、延迟和可靠性之间权衡，用可量化的反复迭代逼近更优结果。安装方式如下，支持 Claude Code、Codex 和 GitHub Copilot： ``bash gh skill install microsoft/agent-lightning agent-lightning --agent <agent> `` 本版同时完善了 CI、打包、发布自动化、文档以及基准测试报告。
Agent Lightning v1.0.02026-08-17
Agent Lightning v1.0.0 正式发布：这是一次彻底的代码重构，精简至约 3,500 行，同时跟进最新模型。 - 🪶 简洁优先，整体保持轻量。 - 🧩 支持用真实部署环境中的 agent harness 做强化学习训练：agent 通过 Agent Lightning v1.0 代理与模型交互，零改动即可接入，工具、上下文、控制流与环境全程保留在训练回路中。 - ☸️ 原生支持 Kubernetes，agent 可直接作为 Kubernetes Job 运行，无需依赖外部沙箱服务。 - 💻 完整的编码 agent 训练示例：仅用 6K 条训练样本，端到端的 Qwen3.5-9B 流水线将 SWE-bench Verified 成绩从 41.8% 提升至 56.4%，涨幅 14.6 个百分点。完整流水线现已开源，包含数据清洗、防 reward hacking 及训练脚本。
Agent Lightning v0.3.02025-12-24
Agent-lightning v0.3.0 是一次大版本更新：强化学习后端接入 Tinker，LLM 推理与监督微调支持 Azure OpenAI；Lightning Store 新增 MongoDB 后端，核心也做了重写，高并发下吞吐较 v0.2.2 最高提升 15 倍。此外新增面向社区项目的 contrib 包（Search-R1 已作为首个 recipe 接入），RESTful API 定稿并补全文档，同时发布了面向 Agent 优化的 OTel 语义约定。预览功能包括：用于查看和调试实验的 Agent-lightning Dashboard、基于 VERL 与 ChartQA 的多模态示例、将 Claude Code 包装为 LitAgent 并支持 SWE-Bench 训练、以 Weave tracer 替代 AgentOps tracer，以及提升 VERL 训练效率的 Trajectory Level Aggregation。
Agent Lightning v0.2.22025-11-12
Agent-lightning v0.2.2 是针对 v0.2.1 的稳定化版本，集中修了四处问题：一是适配 VERL 0.6.0，修复版本升级后的兼容性问题；二是修正 VERL 中预下载模型的模型名称；三是修复创建 attempt 时 rollout 未正确从 preparing 状态流转的问题；四是解决与 OpenAI Agents SDK 的兼容性问题。升级到该版本即可消除上述故障，无需改动调用方式。
Agent Lightning v0.2.12025-10-30
Agent-lightning v0.2.1 是针对 v0.2.0 的稳定版本，主要修复问题并补充少量功能。修复三处问题：同一进程内多次重启 LiteLLM 代理时的异常、多个服务器使用同一模型时的模型名选择错误，以及 store 端口冲突的处理。新增客户端—服务端策略的 trainer 端口配置项，方便自定义训练端口。文档方面，新增跨机器启动 worker 的教程，并补充了 VERL 框架与 vLLM 博客的链接，同时订正了若干笔误。此外还有一批未在说明中列出的 CI 改进。
Agent Lightning v0.2.02025-10-22
Agent-Lightning v0.2.0 是一次大版本迭代，自 v0.1.2 起合并了 78 个 PR。核心层面新增 Lightning Store 统一存储接口，Emitter 能把任意对象以 span 形式写入存储；Adapter 与 Tracer 分别对接 OpenAI 风格消息和 OpenTelemetry dummy tracer。LLM Proxy 被提升为一等公民，Agent Runner 重写为更模块化的结构，算法也直接内嵌进训练器。执行策略新增 Client-Server 与 Shared Memory 两种模型，Trainer 集成 v0.2 接口并加入 FastAlgorithm 校验。文档重做了 agent 创建、训练、调试与 store 概念指南，示例扩充 SQL Agent、Calc-X、Local SFT、Search-R1 和 APO 算法。工程侧迁移到 1ES 构建与 CI，依赖管理改用 uv，补上 GPU pytest 工作流，并支持基于 Agent-framework 构建的 agent。
Agent Lightning v0.1.22025-08-12
v0.1.2 这版主要做了两件事：一是补齐基础文档，二是新增 RAG 检索增强生成示例。文档覆盖了项目的基本用法，第一次接触 agent-lightning 的人照着就能跑起来；RAG 示例则给出了一套可参考的完整流程，省得自己从零摸索。功能层面没有变动，仍属于早期阶段的补课式更新。
Agent Lightning v0.1.12025-08-06
agent-lightning v0.1.1：这是 v0.1 的问题修复版。修复了 v0.1 中训练器（trainer）的几个 bug，同时停用了 HTTP tracer 测试。建议已升级到 v0.1 的用户尽快更新。
Agent Lightning v0.12025-08-04
Agent-lightning 首个版本发布，主打「几乎零代码改动」把现有 Agent 接入优化流程：原有代码基本不用动，就能让它变成可调优的对象。框架兼容性是另一大卖点——LangChain、OpenAI Agent SDK、AutoGen、CrewAI 都支持，不依赖框架的裸 Python OpenAI 脚本同样适用。多 Agent 系统里可以按需选择其中一两个做针对性优化，不必整体动刀。底层则整合了强化学习、自动提示词优化等多种算法。安装方式： pip install agentlightning