[Python] microsoft / Agent Lightning：微软开源的AI智能体训练框架

你有没有遇到过这种情况：花了好几天调试AI助手的prompt，结果效果还是不理想？现在有个工具能让AI自己学习优化，而且不用改你的代码。微软最近开源的Agent Lightning就是干这个的。

它是做什么的

简单说，Agent Lightning是个训练工具，能让各种AI智能体（Agent）通过强化学习自动变聪明。

现在做AI应用的开发者都知道，调教一个好用的Agent很费劲：

• prompt要反复试
• 不同框架（LangChain、AutoGen这些）互相不兼容
• 想提升效果只能靠人工调整

Agent Lightning提供了一套通用的训练方案，不管你用什么框架，都能接入训练能力。

怎么用的

接入很简单

在代码关键位置加几行埋点就行：

agl.emit_prompt(prompt)  # 记录提示词
agl.emit_tool_call(tool, args)  # 记录工具调用
agl.emit_reward(score)  # 给个反馈分数

AI Agent教程：https://yunpan.plus/t/64-1-1

你原来的代码不用动，训练功能直接插上。

工作原理

分四层架构：

1. Tracer：自动记录Agent的操作轨迹
2. LightningStore：存储任务数据和训练记录
3. Algorithm：提供强化学习、提示优化等算法
4. Trainer：协调整个训练流程

比较有意思的技术点：

• 解决了强化学习训练中token漂移的问题
• 把Agent行为抽象成结构化事件，方便学习
• 多个Agent协作时可以单独训练某一个

能用在哪

官方给了几个例子：

• SQL生成：训练后Agent能自己发现并修正错误的查询语句
• 游戏AI：比如狼人杀，通过对抗训练提升策略
• 任务规划：优化长期决策链的执行效果

为什么值得关注

这个项目改变了Agent开发的思路：

• 从人工调试变成自动学习
• 从框架绑定变成通用方案
• 从靠经验变成靠数据

对开发者来说，降低了优化门槛；对产品来说，缩短了迭代周期。

项目状态

• GitHub上已经有2.7k stars
• MIT开源协议，可商用
• 文档和示例比较完整
• 在持续更新维护

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📂 项目地址 https://github.com/microsoft/agent-lightning

📖 官方文档 https://github.com/microsoft/agent-lightning/tree/main/docs

🎬 智能Agent与大模型实战 https://yunpan.plus/t/64-1-1

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标签：#AgentLightning #Github #强化学习 #智能体训练 #微软开源