AgentScope Tuner 中文说明

本目录包含了多个使用 AgentScope Tuner 对 AgentScope 应用进行调优的示例。下表总结了可用的示例：

示例名称	描述	示例路径	多步交互	LLM 评审	工具使用	多智能体	数据增强
数学智能体	快速入门示例，调优数学智能体以提升其能力。	math_agent	✅	❌	❌	❌	❌
Frozen Lake	让智能体在多步交互中导航冰湖环境。	frozen_lake	✅	❌	❌	❌	❌
Learn to Ask	使用 LLM 作为评审，为智能体调优提供反馈	learn_to_ask	✅	✅	❌	❌	❌
邮件搜索	在无标准答案任务中提升智能体的工具使用能力。	email_search	✅	✅	✅	❌	❌
狼人杀游戏	提升智能体在多智能体游戏场景下的表现。	werewolf_game	✅	✅	✅	✅	❌
数据增强	通过数据增强获得更好的调优效果。	data_augment	❌	❌	❌	❌	✅

每个示例目录下均包含详细的 README 文件，介绍了该场景下的调优流程和使用方法。欢迎根据实际需求进行探索和修改！

先决条件

AgentScope Tuner 需要：

AgentScope Tuner 构建于 Trinity-RFT 之上。请参考 Trinity-RFT 安装指南获取详细的安装方法。