AReaL
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vs
code-act
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AReaL vs code-act
AReaL：AReaL是一个为大型推理和智能体模型设计的开源、完全异步的强化学习训练系统。它具有出色的灵活性、业界领先的速度以及从单节点到千卡GPU的扩展能力，实现了最先进的性能。；code-act：CodeAct 将大型语言模型代理的行动统一到可执行代码空间，使其能够根据执行结果动态修正和生成新行动。这种方法显著优于传统的文本和JSON行动方式，提高了LLM代理在复杂任务上的成功率。
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简评
AReaLLLM Infra · ★ 5.9k
训练推理智能体：开发能够处理复杂数学、编码和通用推理任务的AI智能体。
code-actLLM Infra · ★ 1.7k
开发高级LLM代理：面向旨在构建更强大、更稳健的LLM代理（能够与环境动态交互）的研究人员和开发者。
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并排对比
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功能特性
AReaL01完全异步强化学习训练：提供稳定、业界领先速度的强化学习训练。
02高可扩展性：可从单节点无缝扩展到1000+ GPU。
03灵活的智能体推演：易于定制多轮智能体推演工作流，并与外部框架集成。
04前沿性能：在数学、编码和搜索智能体方面达到最先进水平。
05开源与可复现：提供完整的训练细节、数据和基础设施以复现结果。
code-act01通过可执行代码统一行动空间：将LLM代理的行动整合到一个统一的可执行代码空间中。
02动态行动修订：允许LLM代理根据实时观察动态修订先前的行动或发出新行动。
03集成Python解释器：无缝集成Python解释器以执行代码。
04卓越的性能：在LLM代理成功率方面，性能优于广泛使用的文本和JSON等替代方案（提高高达20%）。
05指令微调代理（CodeActAgent）：提供经过指令微调的CodeActAgent模型（Mistral, Llama-2），在域外代理任务中表现出色。
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使用场景
AReaL↳训练推理智能体：开发能够处理复杂数学、编码和通用推理任务的AI智能体。
↳大型语言模型对齐（RLHF）：利用人类反馈强化学习对大型语言模型进行微调。
↳多轮智能体工作流：实现和定制具有自校正和工具集成的迭代智能体行为。
code-act↳开发高级LLM代理：面向旨在构建更强大、更稳健的LLM代理（能够与环境动态交互）的研究人员和开发者。
↳自动化代码执行和问题解决：适用于需要LLM执行代码、调试并根据执行反馈迭代解决方案的场景。
↳复杂任务自动化：用于自动化受益于动态行动修订和工具使用的多轮复杂任务。
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适合场景
AReaL时下流行
code-act—
FAQ
常见问题
AReaL 和 code-act 有什么区别？
AReaL 和 code-act 都属于 LLM Infra 类别。AReaL 有 5.9k Stars，code-act 有 1.7k Stars。
AReaL 和 code-act 哪个更好？
最佳选择取决于你的具体需求。训练推理智能体：开发能够处理复杂数学、编码和通用推理任务的AI智能体。 时选 AReaL，开发高级LLM代理：面向旨在构建更强大、更稳健的LLM代理（能够与环境动态交互）的研究人员和开发者。 时选 code-act。
AReaL 是免费的吗？
是的，AReaL 在 GitHub 开源（Apache-2.0）。
code-act 是免费的吗？
是的，code-act 在 GitHub 开源（MIT）。
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