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内容提要
本报告探讨OpenClaw体系中Agent的强化学习训练方法，重点分析RFT与GRPO的训练流程，旨在降低强化学习训练的门槛，实现自然语言驱动的自动化训练。
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关键要点
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本报告探讨OpenClaw体系中Agent的强化学习训练方法。
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重点分析RFT（奖励微调）与GRPO（群体相对策略优化）的训练流程。
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旨在降低强化学习训练的门槛，实现自然语言驱动的自动化训练。
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结合自动化工具，梳理从需求输入到模型部署的全流程实践方案。
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为Agent的偏好对齐与任务性能优化提供可落地的技术路径。
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