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内容提要
本文介绍了vLLM的OpenAI兼容API新特性，允许返回精确的token ID，解决了训练与推理之间的Retokenization Drift问题。通过设置"return_token_ids": true，用户可以获取输入和生成响应的token ID，从而提高代理强化学习的稳定性。Agent Lightning框架与此特性结合，简化了数据收集和优化过程，提升了系统的灵活性和可扩展性。
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关键要点
- vLLM的新特性允许返回精确的token ID，解决了训练与推理之间的Retokenization Drift问题。
- 通过设置'return_token_ids': true，用户可以获取输入和生成响应的token ID，提高代理强化学习的稳定性。
- Agent Lightning框架与此特性结合，简化了数据收集和优化过程，提升了系统的灵活性和可扩展性。
- Retokenization Drift导致训练不稳定，主要由非唯一的token分割、工具调用序列化和聊天模板差异引起。
- 新的OpenAI兼容API允许直接返回token ID，增强了代理与推理引擎的通信。
- Agent Lightning提供了灵活的训练框架，支持与多种代理框架的无缝集成。
- AGL的设计通过模块化组件和标准化数据协议，支持可扩展和高效的代理强化学习。
- 数据存储中心化设计简化了系统复杂性，支持不同组件的独立扩展和优化策略。
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