5月28日，英伟达（NVIDIA）研究团队正式开源了名为 Polar 的强化学习训练框架。该框架的核心创新在于，它能够让 Codex、Claude Code、Qwen Code 等现有主流代码智能体（Agent）在不修改任何原生代码的情况下，无缝接入 GRPO（广义相对策略优化）强化学习训练。

一、行业痛点:智能体强化学习的“围墙”

随着代码智能体从简单的单步任务迈向复杂长流程任务（如仓库级修改、OS 交互），开发者愈发依赖成熟的执行框架(Harness)。然而，将这些复杂的框架接入传统的强化学习基础设施面临巨大的壁垒:

• 接入成本高: 传统方法要求将代码逻辑强行重写为 env.init（）、env.step() 等标准环境接口，极其繁琐。

• 信息丢失: 在重构过程中，往往会丢失关键的工具调用细节、多轮对话上下文或子智能体协作逻辑，导致模型无法获取高质量的训练信号。

二、核心解法:将“边界”作为训练入口

Polar 不要求重写执行框架，而是将“模型 API 边界”作为训练的切入点。

• 黑盒化处理: Polar 在代码执行框架与模型推理服务器之间设置了一个透明代理（Gateway）。无论智能体使用的是 Anthropic、OpenAI 还是 Google 的 API 接口，Polar 都能无缝拦截、转发请求。

• 轨迹重构: 在转发过程中，Polar 实时记录提示词、采样 Token、对数概率等关键信息，并将其重建成强化学习训练器所需的“轨迹”数据。

• 高效异步架构: 系统通过 Rollout Server 负责调度与持久化，Gateway Node 处理生命周期与资源回收。通过预热缓冲池（READY buffer）与并行任务处理，有效消除了长尾任务对 GPU 的训练阻塞。

三、性能飞跃:让编码智能体脱胎换骨

实验数据显示，Polar 配合 GRPO 训练带来了显著的性能增益:

• SWE-Bench Verified 基准测试: 基于同一个 Qwen3.5-4B 底座模型，在不同代码框架下表现惊人:

  • Codex 框架: pass@1分数从3.8% 飙升至26.4%（涨幅高达 594.74%）。

  • Claude Code 框架: 从29.8% 提升至34.6%。

  • Pi 框架: 从34.2% 提升至40.4%。

• 极致效率: 引入 prefix_merging 策略后，相比传统的 per_request 模式，训练墙钟时间缩短约 5.39倍，GPU 利用率从20.4% 跃升至 87.7%。

行业点评

英伟达 Polar 的开源，实质上是为“AI 智能体”领域铺设了一条通往强化学习训练的“高速公路”。它不仅让研究人员能够利用海量开源代码框架进行高效训练，更通过系统层面的优化降低了 GPU 算力门槛。

随着 Polar 的普及，开发者无需再为“如何让模型适配训练框架”而苦恼，未来 AI 编码智能体的进化路径将变得更加标准化与高效。这标志着 AI 智能体的训练正在从实验室的手动调优，向规模化、系统化的工程化生产迈进。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2605.24220