摘要 随着大模型走向 "智能体元年"，强化学习（RL）逐渐被公认为通往通用人工智能的关键技术，但它长期停留在少数实验室的象牙塔里。传统 RL 框架的单体式设 计、昂贵的显存开销以及复杂的工程流程，让许多有想法的团队望而却步。 近期，由 UIUC Jiaxuan You 教授领衔的 U Lab 团队开源了 OpenTinker—— 一个全新的 "强化学习即服务"（RL-as-a-Service, RLaaS）系统。它通过精细的解耦架构 和友好的 API，让算力不再限制算法的开发，无论是在拥有 GPU 集群的研究机构还是在仅有 CPU 的个人电脑上，都能让更多开发者以极少的代码启动智能体训 练。 序言：后训练时代的挑战与突破 进入 2025 年，竞争的核心从模型规模的比拼转向能够进行长程决策的智能体。强化学习正是驱动这一范式转变的发动机。然而，对于大多数学者、创业公司甚至 一些大型科技企业来说，部署一套可靠的智能体训练管线仍然是一场艰难的工程战役。现有 RL 基础设施的瓶颈不只是算法问题，更是工程上的 "阿喀琉斯之踵"： 很多人理解理论，却难以真正跑通一套面向落地应用的强化学习系统。 该研究团队来自伊利诺伊大学厄 ...